SVM算法（学习笔记）

SVM：支持向量机，是监督的学习模型，常见的分类方法。 监督学习：事先对数据打上标签，机器就知道数据属于哪个分类。 无监督学习：数据没有分类标签 SVM计算就是找到超平面的过程，超平面就是SVM分类器。 分类间隔：极限位置到最优决策面之间的距离 SVM就是求解最大分类间隔的过程。 硬间隔：完全分类准确 软间隔：允许一定量的样本分类错误 非线性SVM：核函数的选择就是影响SVM最大的变量。 核函数：

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