针对SVM算法初步研究

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初识SVM算法：

        支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归分析。SVM的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。在分类任务中，SVM试图找到一个超平面来区分不同类别的数据，这个超平面不仅需要正确地分类训练数据，而且还要确保两类数据到这个超平面的距离最大化，这样可以使得模型具备更好的泛化能力。

        SVM能够执行线性或非线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢