ML-支持向量机(SVM)

简介

支持向量机是一种二分类模型，寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是保证间隔最大化。

如果一个线性函数能够将样本分开，称这些数据样本是线性可分的。
在二维空间线性函数就是一条直线，在三维空间线性函数就是一个平面，则这个线性函数统称为超平面
分类后的数据点，到超平面距离最近的点称为支持向量，距离称为间距

线性可分SVM、线性SVM 、非线性SVM

1. 线性可分SVM：可以用一根线清晰的划分两个区域，线到支持向量的距离是最小的(间距)
2. 线性SVM：