题目标题

SVM分类原则

参考解析

SVM本质上是特征空间中最大化间隔的线性分类器,是一种二分类模型。SVM的一般做法是:将所有待分类的点映射到“高维空间”,然后在高维空间中找到一个能将这些点分开的“超平面”。在通常的情况下,满足条件的“超平面”的个数不是唯一的。SVM 需要的是利用这些超平面,找到这两类点之间的“最大间隔”。