支持向量机 SVM

原理 SVM 是一种基于最大间隔分隔数据的算法。将数据集分隔开的决策边界被称为 分隔超平面(separating hyperplane)。形象地说，分隔超平面是一个N-1的对象，如果数据点分布在二维平面上，则分隔超平面就是一条直线；如果在三维空间上，就是一个平面。支持线性可分和线性不可分。 优点： 1 支持各种不同类型的数据集； 2 对高维数据集和低维数据集的支持都很好 缺点： 1 数据规模不能太

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