机器学习-分类之支持向量机(SVM)原理及实战

支持向量机（SVM） 简介 支持向量机（Support Vector Machine，SVM），是常见的一种判别方法。 在机器学习领域，是一个监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析。 与其他算法相比，支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰、更加强大的方式。 支持向量机是20世纪90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法，通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化

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