支持向量机(一)

支持向量机是一种二分类模型，基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机包括核技巧，这使它称为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机和非线性支持向量机。当数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，学习线性支持向量

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