svm算法最通俗易懂讲解

3、 1. 支向量机（SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。 它采用铰链损失函数来计算经验风险，并通过引入正则化项来优化结构风险，从而实现稀疏性和稳健性。 2. SVM可以通过核方法实现非线性分类，是核学习的一种形式。

2、 支向量机（SVM）——svm原理并不难理解，其可以归结为一句话，就是最大化离超平面最近点（支向量）到该平面的距离。

1、 1.3 SVM核心推导在SVM中，关键在于最大化分类间隔，即最小化权重向量的范数。 这与几何间隔相关，具体涉及函数间隔（样本点到超平面的分类确信度）和几何间隔（点到超平面的欧氏距离）。