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支持向量机SVM
1.寻求最有分类边界
正确：对大部分样本可以正确的划分类别
泛化：最大化支持向量间距
公平：与支持向量等距
简单：线性、直线或平面，分割超平面
2.基于核函数的生维变换
通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度的线性不可分问题变为高维度空间中线性可分问题。
一、引论
使用SVM支持向量机一般用于分类，得到低错误率的结果。SVM能够对训练集意外的数据点做出很好的分类决策。那么首先我们应该从数据层面上去看SVM到底是如何做决策的，这里来看这样一串数据集集合在二维平面坐标系上描绘的图：
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