svm目錄索引
線性可分 svm：硬間隔最大化
線性 svm：軟間隔最大化
非線性 svm：核技巧
φ(x)⋅φ(z)=k(x,z)=(x*y)^2
序列最小最優化演算法 (smo）
特點
優點：
依賴的支援向量少，模型精緻
訓練完成後，**速度非常快
只受邊界點影響，對高緯資料效果也很好
與核函式結合極具通用性
可表示為凸優化問題，可獲得全域性最優解
缺點
訓練中計算成本較高
依賴邊界軟化引數 c 的選擇
**結果無法直接進行概率解釋
機器學習知識點相關總結（四） SVM相關
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