一图+一句话理解机器学习算法之支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
支持向量机（SVM）常用的分类算法，思想是找到一条分割曲线，使得类的数据点到该直线最近距离（这个距离也就是常说的间隔）最大化，这些离直线最近的点就被称为支持向量。基于这个想法的目的在于使得这两个类离分类边界最远，若数据有微小的偏移也不会有太大影响。如下图，有“+”，“-”两类的数据点，SVM的目的是希望找到如下中间的直线，使得间隔最大化。
支持向量机（SVM）常用的分类算法，思想是找到一条分割曲线，使得类的数据点到该直线最近距离（这个距离也就是常说的间隔）最大化，这些离直线最近的点就被称为支持向量。基于这个想法的目的在于使得这两个类离分类边界最远，若数据有微小的偏移也不会有太大影响。如下图，有“+”，“-”两类的数据点，SVM的目的是希望找到如下中间的直线，使得间隔最大化。