在OpenCV里理解SVM（Support Vector Machines）
理论--线性可分数据 我们可以来观察一下下图的数据，分为蓝色圆圈和红色方框。如果使用前面学习过的kNN算法，将会根据它与周围元素的距离来决定它的类型，这样要花很多时间来计算与不同元素的距离，这样算法非常费时间，并且要记住所有特征，也需要占用很多内存。如果只考虑下图的数据排列，是否有更加聪明的方法呢？ 遇到这种情况，得想别的方法。由中学的数学知识可知，一条直线可以把平面分成两部分，把这条直线用代数表
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