李航统计学习－支持向量机（SVM）之个人理解

支持向量机 是一种 二分类模型算法 SVM 不一样于 感知机   是由于 SVM学习策略是间隔最大化，能够将该问题理解为凸二次规划问题，也能够将该问题理解为正则化的合叶损失函数最小化问题函数 支持向量机学习方法 能够从简单到繁杂分红三种：学习  线性可分支持向量机（可使用硬间隔最大化学习线性分类器），优化  线性支持向量机（使用软间隔最大化学习），ui  非线性支持向量机（使用核技巧以及软间隔最大

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