SVM内容
1.线性可分支持向量机
2.线性支持向量机
等价于最小化二阶范数正则化的合页损失
3.非线性支持向量机
SVM对感知机的改进
1.感知机：经验风险，只要分对就行。SVM：从合页损失分析，不止要分对，而且要确信度高。
2.感知机：经验风险最小。SVM：加入正则化项，得到唯一超平面，结构化风险最小。模型越复杂，越有可能过拟合，测试误差大（有公式证明）
SVM对MLP的改进
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