SVM重点

主要解决的问题：分类 线性分类方法：寻找到一个超平面（二维情况下为线）使样本分成两类，并且（两类样本）间隔最大。如图1，间隔最大就是求2/||w||最大。虚线上的点叫支撑向量（SV） 非线性分类问题的解决办法：将非线性样本转换为线性样本，通过核函数（kernel trick），如图2 回归问题：区别不大，若输入标签为连续值则做回归，若输入标签为分类值则做分类 训练要注意的参数： kernel:核函

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