SVM问题小结

一 SVM基本介绍 支持向量机(Support Vector Machine)在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，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。 VC维：对函数类的一种度量，可以简单的理解为问题的复杂程度，VC维越高，一个问题就越复杂。 经验误差/经验风险：使用分类器在样本数据上的分类的结果与真实结果（因为样本是已经标注过的数据，是准确的数据）

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