支持向量机

背景

深度学习(2012)出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法

SVM寻找区分两类的超平面，使边际最大

分类

• 线性可区分

• 线性不可区分
  

• 算法的复杂度由支持向量机个数决定

• 模型完全依赖于支持向量，非支持向量的店被去除，
  重复过程得到的模型一样
• 如果支持向量机个数比较小，训练出的模型易泛化
  

SVM扩展可解决多个类别分类问题