机器学习5——支持向量机

支持向量机 支持向量机（svm）与逻辑回归（lr）类似，都是为了处理二分类问题。 逻辑回归的结果是将样本分为某类别的概率，是可以连续的；svm的结果是根据样本与超平面的关系将样本分为对应类别，是离散的。 svm的根本目的是找出能使两个类别分类的超平面，并且此超平面距离两个类别的间距最大，对于类别间距最大，起决定性作用的是在超平面附近的两个类别中相互不太容易区分的样本点，因此决定svm的局部的样本点

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