一、认识支持向量机
支持向量机（support vector machine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。
要认识支持向量机，我们还需要了解几个概念。
1.1 线性可分/线性不可分
对于一个二维空间，每个样本就相当于平面上的一个点。如果能够找到一条线，可以把两种类别的样本划分至这条线的两侧，我们就称这个样本集线性可分，如下图所示。
2025年支持向量机（SVM）通俗版讲解
支持向量机（SVM）通俗版讲解一 认识支持向量机 支持向量机 support vector machine 简称 SVM 是一种解决二分类问题的机器学习模型 其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器 其学习策略便是间隔最大化 最终可转化为一个凸二次规划问题的求解 要认识支持向量机
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线性可分的样本集
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