SVM 的全称为 Support Vector Machine ， 即svm算法 ， 主要用于处理系统识别领域的数据分类问题 ， 属于一种监督学习算法 。

文章插图
svm算法（Support Vector Machine, SVM）它是一种按监督学习（supervised learning）对数据进行二元分类的理论线性分类器（generalized linear classifier） ， 其决策边界是学习样本的主要边界 。超平面（maximum-margin hyperplane） 。
SVM 应用合页损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求得系统中加入正则化项以优化结构风险（structural risk） ， 它是一种稀疏而稳定的分类器 。SVM 可以通过核方法（kernel method）非线性分类是常见的核学习（kernel learning）方法之一 。
SVM 被提出于 1964 20世纪 ， 20世纪 90 经过时代的快速发展 ， 催生了一系列的改进和扩展算法 ， 在人像识别、文本分类等系统识别中 ， （pattern recognition）问题包括被应用 。
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