机器学习算法之支持向量机

                                支持向量机——SVM 优缺点： (1)非线性映射是SVM方法的理论基础,SVM利用内积核函数代替向高维空间的非线性映射； (2)对特征空间划分的最优超平面是SVM的目标,最大化分类边际的思想是SVM方法的核心； (3)支持向量是SVM的训练结果,在SVM分类决策中起决定作用的是支持向量； (4)SVM 是一种有坚实理论基础的新颖的小样

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