机器学习--模型（2）--SVM支持向量机

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#svm #支持向量机 #sklearn #机器学习

上一篇文章记录的是学习逻辑回归的心得体会。

下面就该讲svm（支持向量机）啦，虽然据某个老师给我讲的是svm现在基本上公司里面不怎么用了，但是我最近的项目论文中需要这个模型，所以还是简单了解一下其原理。

1.svm原理

点进官网，里面是这样介绍的支持向量机。

http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/svm.html#svm

而这个答者的回答非常清晰明了。https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934

他分别从：

SVM简介
线性SVM算法原理
非线性SVM算法原理

来介绍了支持向量机。但是线性还是非线性其实都不重要，重要的是理解大体的思路。我把我看懂了并且会应用的部分贴上来,在我的项目中我是使用支持向量机分类的。

支持向量机 (SVMs) 可用于以下监督学习算法 分类, 回归 和 

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本资源的深度学习可能还包括了SVM与其他机器学习模型（如决策树、随机森林、神经网络等）的比较，以及对SVM算法局限性的讨论，从而帮助学习者全面地理解和掌握SVM算法，并在实际项目中有效地应用。
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