什么是SVMSVM（全称SupportVectorMachine）中文名支持向量机。SVM是一种监督机器学习算法，是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，最终转化为一个凸二次规划问题来求解。可用于分类或回归挑战。然而，它主要用于分类问题。最大间隔与分类

是符号函数。具体过程可见下图所示：(图片来自参考文件1)三、AdaBoost算法流程  上述为AdaBoost的基本原理，下面给出AdaBoost算法的流程：(来自参考文献2)四、实际的例子  AdaBoost算法是一种具有很高精度的分类器，其实AdaBoost算法提供的是一种框架，在这种框架

一、简介支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系

1.支持向量机简介英文名为SupportVectorMachine简称为SVM，是一种二分类模型线性可分支持向量机：如下图就可以通过一条红色的直线将蓝色的球和红色的球完全区分开，该直