[机器学习] 支持向量机(SVM)

支持向量机（SVM） 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题 优点:泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释 缺点:对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题 分隔超平面 上面将数据集分隔开来的直线称为分

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