机器学习总结(三)——SVM
1. SVM的原理是什么 svm是一种二分类模型，是一种在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。 线性可分样本：可以通过硬间隔最大化学习线性分类器实现。 近似线性可分：通过引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习线性分类器； 非线性样本：通过核技巧与软间隔最大化学习非线性支持向量机； 2. SVM为什么采用间隔最大化 利用间隔最大化求得的最优分离超平面是唯一的。分离超平面产生的分类结果是最
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