模式识别算法：SVM支持向量机

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#模式识别 #机器学习 #算法

支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，适用于线性可分及不可分情况。通过非线性映射到高维空间实现线性分类，基于结构风险最小化理论。常见的核函数包括线性、多项式、径向基和二层神经网络核函数。SVM具有全局最优解、控制模型能力、适应分类属性和解决二分类问题的特点。

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模式识别算法：SVM支持向量机

一、SVM（support vector machine ）是支持向量机，是一种可以训练的机器学习方法。

Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）。支持向量机的提出有很深的理论背景。以后再细说。



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CV_YOU的博客
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