svm:中文名叫支援向量機，它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器。
具體來說就是**性可分時，在原空間尋找兩類樣本的最優分類超平面。
svm的優點：
1）解決了小樣本情況下的機器學習。
2）由於使用核函式方法克服了
維數災難和非線性可分的問題，所以向高維空間對映時沒有增加計算的複雜度。（由於支援向量機演算法的最終決策函式只由少數的支援向量所確定，所以計算的複雜性取決於支援向量的數目，而不是整個樣本空間的維數）。
svm的缺點：
1）支援向量機演算法對大規模訓練樣本難以實施，這是因為支援向量演算法借助二次規劃求解支援向量，這其中會設計m階矩陣的計算，所以矩陣階數很大時將耗費大量的機器記憶體和運算時間。
2）經典的svm只給出二分類的演算法，而在資料探勘中，一般要解決多分類的分類問題，而支援向量機對於多分類問題解決效果並不理想。
3）現在常用的svm理論都是使用固定懲罰係數c，但是正負樣本的兩種錯誤造成的損失是不一樣的。
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