svm演算法理解：
svm（support vector machines），可翻譯為支援向量機，是基於支援向量來訓練乙個模型，得到模型後，能夠根據訓練好的模型來進行新輸入向量的類別**。
因為深度學習中（影象處理）的神經網路最後輸出時會將影象資料的特徵作為乙個1×n的向量進行輸出，所以可以使用svm進行分類。
什麼叫支援向量呢？個人認為就是訓練模型、得到引數時所使用的訓練向量資料。
svm可以在深度學習中作為分類器使用，對於乙個svm來說其有兩種輸出。所以當有多個種類存在時，我們可以將每乙個向量機的兩類分為：是某一類/不是某一類，就像乙個if-else語句一樣，一層層的巢狀下去，來進行多種類的輸出。
在進行分類時，我們有可能出現無法線性分類的問題，在這種情況下，我們可以通過乙個對映將我們已經得到的資料公升到更高維度中，在這個高維空間進行線性分類，得到引數。
在我們實現svm時呼叫現成的函式即可。
機器學習演算法 支援向量機SVM
在上兩節中，我們講解了機器學習的決策樹和k 近鄰演算法，本節我們講解另外一種分類演算法 支援向量機svm。svm是迄今為止最好使用的分類器之一，它可以不加修改即可直接使用，從而得到低錯誤率的結果。案例背景 從前有兩個地主，他們都是占山為王的一方霸主。本來各自吃飽自己的飯萬事無憂，可是人心不知足蛇吞象...
機器學習 支援向量機 SVM
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機器學習 支援向量機SVM
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