SVM support vector machine， 别名支持向量机，为一种supervised learning优化算法，归属于classification的范围在大数据挖掘的使用中，与unsupervised的Clustering相匹配和差别广泛用于机器学习Machine Learning， 机器视觉Computer。

在机器学习中，支持向量机SVM，还支持矢量素材互联网是和有关的学习算法相关的无监督学习模型，能够处理数据，识别模式，用以分类和回归剖析给出一组训练数据，每一个标记为归属于两大类，一个SVM训练算法建立了一个模型，分派每粒坚多少钱一粒一个新的案例。

SVM原来是一种线性分类和离散系统归类都支持的二元分类优化算法，每粒坚官网购买但是通过演化，现在都支持多分类问题，也可以运用到回归问题本文关键解读线形支持向量机的模型原理和损每粒坚说明书失函数提升原理在解读SVM模型以前，不妨先简易掌握认知。

支持向量机SVMSupport 每粒坚正品专卖 Vector MachineSupport Vector Machine支持向量机，其含义根据支持向量每粒坚官网运算的分类器在其中“机”的意思就是设备，可以理解为分类器 到底什么是支持空间向量呢在求得的过程当中，就会发现只依据一部分数据信息就。

支持向量机SVM是90年代末发展起来根据统计分析认知学习理论的一种机器学习方式，根据寻找结构型风险性最少来提升儿童学习机模型泛化能力，完成经验风险和相信区域范围降到最低，以达到在统计分析样本数较小的前提下，亦可取得优良统计规律的效果。

支持向量机support vector machines，SVM是一种二分类模型，它基本上模型是定位在特点空间上的 间距最大的一个线形分类器 ，间距较大让它不同于感知机SVM还包含 核技巧 ，这让它变成实质的离散系统分类器 SVM的学习方法便是间距更大化。