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机器学习及应用之支持向量机
目?支持向量机的理论基础?支持向量机的实现录?支持向量机的优缺点?支持向量机的应用实例
01CATALOGUE支持向量机简介
定义与特点定义支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。特点SVM是一种非概率二元线性分类器，具有较好的泛化能力，能够解决高维、非线性问题，且对特征选择和特征值缩放不敏感。
工作原理寻找最优超平面SVM的目标是找到一个最优超平面，使得超平面两侧的空白区域最大化，同时使得分类间隔最大。数据映射SVM通过将输入数据映射到高维空间，使得数据在高维空间中线性可分。核函数为了解决
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