一、概念：使用一种非线性映射（数据非线性可分时），将原始训练数据映射到较高的维度上，在新的维度上，搜索最佳分离超平面（最大边缘超平面：MMH），将两个类分开，SVM使用支持向量和边缘发现该超平面。可以对线性和非线性数据进行分类。
二：基本思想
1、数据线性可分时：搜索距离两个类的距离最远的平面，即最大边缘超平面，将两个类进行划分，得到一个训练好的分类器，当有一个新的样本时，通过计算其在MMH上方还是下方，对其进行分类。
2、当数据非线性可分时（找不到一条直线或平面将数据分开）：将原始数据使用一种非线性映射（核函数）变换到高维空间，在高维空间搜索最佳分离超平面，这个在新空间中的MMH对应原空间中的非线性分离超曲面。
三、核函数（kernel）
常用的几种核函数
核函数的计算方式和原理在SVM中并不重要，重要的是能够使SVM有较好的泛化性能，下蛋的母鸡才是好母鸡，你可以任意选择效果好的核函数！
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本文标题：种地大学生的数据分析笔记：支持向量机（svm）
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