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

支持向量机学习笔记（三）前言两篇文章阐述了支持向量机的原理，在数学的海洋中遨游了快一周，实在撑不下去了，现在准备亲自来实现一把支持向量机的学习算法，序列最小最优化算法，依然需要数学知识和少量的编程基础。参考的书籍为李航的《统计学习方法》和PeterHarrington的《机器学习实战》，参

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

一、Logistic回归的基本概念1.1基本概念Logistic回归（logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型，所以也被称为对数几率回归。假设现在有一些数据点

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