请简述什么是支持向量机,简述支持向量机的原理

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支持向量机是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机/supportvectormachine (SVM)。可以从一个了解什么是SVM,以及要做的事情。在很久以前的情人节，大侠要去救他的爱人，但魔鬼和他玩了一个游戏。魔鬼在桌子上似乎有规律放

˙＾˙ 算法简介支持向量机(SVM)是种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机：支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性支持向量机，英文为Support Vector Machine,简称SV机(论文中一般简称SVM)。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机(Support Vector Machine)

什么是支持向量机？支持向量机基本概念什么是⽀持向量机？⽀持向量机基本概念一、什么是支持向量机支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种基于二分类的监督学习模型，它可以进行分类和回归等任务。SVM模型是一个非常强大的模型，

●▽● 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方Supportvector machines(支持向量机) Boosting(集成学习) Conditional random fields(条件随机场) Linear regression(线性回归) Neural networks(神经网络) 常见的生成式模型有：Ga