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机器学习（十三）：支持向量机（SVM)
与逻辑回归和决策树等其他分类器相比，SVM 提供了非常高的准确度。它以其处理非线性输入空间的内核技巧而闻名。它用于各种应用，例如人脸检测、入侵检测、电子邮件、新闻文章和网页的分类、基因分类和手写识别。
文章目录
- 一、什么是支持向量机？
  
  1.1 定义
  
  1.2 支持向量
  
  1.3 超平面
  
  1.4 边距
  
  二、SVM 是如何工作的？
  
  2.1 处理线性
  
  2.2 处理非线性和不可分的平面
  
  2.3 支持向量机内核
  
  三、案例实现
  
  3.1 数据集
  
  3.2 实现
  
  四、支持向量机优缺点
  
  4.1 优点
  
  4.2 缺点
一、什么是支持向量机？

1.1 定义

超平面是分割输入变量空间的线。在SVM中
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