支持向量机SVM和最小二乘支持向量机LSSVM
支持向量机SVM SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中 目标 找到一个超平面,使得它能够尽可能多的将两类数据点正确的分开,同时使分开的两类数据点距离分类面最远。 超平面 SVM考虑寻找一个满足分类要求的分割平面(超平面)，并使训练集中的点距离该分割平面尽可能地远，即寻找一个分割平面，使其两侧的空白区域(margin)最大。
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