SVM算法原理分析
SVM算法： 算法背景：支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力（或称泛化能力）。 两个基本概念：经验风险，置信风险 经验风险：代表了分类类在给定样本上的误差，真实可以估计！ 置信风险：代表了我们有多大
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