參考https://baike.baidu.com/item/%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA/9683835?fromtitle=SVM&fromid=4385807&fr=aladdin

什么是svm

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監督學習（supervised learning）方式對數據進行二元分類（binary classification）的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面（maximum-margin hyperplane）

重點：

scikit-learn對svm的實現都在sklearn.svm中
其中svc用于分類，svr用于回歸，也就是說svm既可以做分類頁可以做回歸

概念：

線性可分支持向量機

• 硬間隔最大化hard margin maximization n
• 硬間隔支持向量機 o

線性支持向量機

• 軟間隔最大化soft margin maximization
• 軟間隔支持向量機

非線性

總結

以上是生活随笔為你收集整理的SVM支持向量机(上）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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