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- 支持向量机（SVM）——原理篇 - 知乎
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括 核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
- 支持向量机 - 维基百科，自由的百科全书
SVM模型是将实例表示为空间中的点，这样映射就使得单独类别的实例被尽可能宽的明显的间隔分开。 然后，将新的实例映射到同一空间，并基于它们落在间隔的哪一侧来预测所属类别。
- 机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析-CSDN博客
本文介绍了SVM算法的基本原理，包括硬间隔和软间隔的概念，以及在处理线性和非线性分类、回归和异常值检测中的应用。
- 支持向量机_百度百科
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）。
- 【机器学习】支持向量机 SVM（非常详细） - 知乎
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，常用于分类和回归问题。 它的基本思想是在训练数据集中找到一个超平面，使得超平面尽可能地将不同类别的数据分开，同时尽量缩小超平面与数据点之间的间隔。
- 支持向量机 - 菜鸟教程
支持向量机（Support Vector Machine，简称 SVM）是一种监督学习算法，主要用于分类和回归问题。 SVM 的核心思想是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开。
- 一文读懂支持向量机（SVM）：从原理到实践的完整指南-CSDN博客
在机器学习的算法宝库中，支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）绝对是“明星级”存在。 它诞生于20世纪90年代，凭借出色的分类性能和扎实的数学理论支撑，至今仍在图像识别、文本分类、生物信息学等领域发挥着重要作用。
- Support vector machine - Wikipedia
The SVM algorithm has been widely applied in the biological and other sciences They have been used to classify proteins with up to 90% of the compounds classified correctly
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