什么是SVM？

SVM是一种二分类算法，SVM的基本模型是定义在原始特征空间上基于最大间隔的线性分类器，Kernal的引入使得SVM变成了非线性分类器。SVM的学习策略就是最大化间隔，后面跟会提到两种间隔：functional margin和geometric margin。可将这个学习问题转换为一个解凸二次规划的问题，SVM就变成了一个解凸二次规划问题的最优化算法。kernal思想同样可以用在其他机器学习算法中。

SVM原理