機器學習100天|day1資料預處理
100天搞定機器學習|day2簡單線性回歸分析
100天搞定機器學習|day3多元線性回歸
100天搞定機器學習|day4-6 邏輯回歸
100天搞定機器學習|day7 k-nn
100天搞定機器學習|day8 邏輯回歸的數學原理
第九天直觀了解svm是什麼以及如何使用它來解決分類問題
支援向量機（support vector machines）是一種二分類模型，基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大化的線性分類器，通過引入核函式，最終轉化為乙個凸二次規劃問題來求解。支援向量機也可以作為非線性分類器來解決非線性資料集的分類問題。
支援向量機誕生於2023年，理論及應用都非常成熟，對初學者來說是繞不開的乙個演算法，在機器學習/資料探勘的面試當中更是經典中的經典，非常能夠體現面試者的數學功底以及對機器學習演算法理解的程度。
支援向量機內涵諸多數學思想，比如幾何思想、抽象思維、轉化思想等等，學習svm是乙個非常好的實踐數學思想的過程。之前發過一篇svm數學推導原理的文章：[演算法系列]svm的數學推導原理
《支援向量機通俗導論（理解svm的三層境界）》
這篇是我覺得最為透徹的，大家看這篇就行。不要僅限於瀏覽，一定要跟著推導一遍！
100天搞定機器學習
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