统计学习方法7 -支持向量机

支持向量机：判别模型
种类：硬间隔、软间隔、核函数
思想：感知机是线性分类器，对线性可分的数据集可以有无穷多个超平面将其分开。而支持向量机选择其中分类最为靠谱的一个，而这个靠谱的依据是：（重要思想）：1.在分类准确的前提下，2.使得离超平面最近的点离超平面的距离最远，也就是说一个点可能是很多个超平面的最近点，但是我们对比这个点离其他超平面的距离，选择最远的那一个超平面作为最终的超平面。
学习流程：输入空间映射特征空间，特征空间学习得到输出空间。

参考：
https://blog.csdn.net/Smile_mingm/article/details/108420581?spm=1001.2014.3001.5501