支持矢量机 Support vector machine
(重定向自SVM)



支持矢量机(英语:Support Vector Machine,常简称为SVM)是一种监督式学习的方法,可广泛地应用于统计分类以及回归分析。
支持矢量机属于一般化线性分类器,也可以被认为是提克洛夫规范化(Tikhonov Regularization)方法的一个特例。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持矢量机也被称为最大边缘区分类器。
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