机器学习-SVM支持向量机（7）
目录
一.SVM(Support Vector Machine)
支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
找到一个决策边界，样本离决策边界都尽可能远。就是离决策边界最近的点离决策边界尽可能远。这样的决策边界，泛化能力就是好的。
SVM要最大化margin
二.hard margin表达式
属于1 的一类，点到决策边界的举例大于d
去掉绝对值之后，点到决策边界的距离应该是小于-d
最终的求解问题为（有条件的最优化问题）
‘
三.soft margin
添加容错空间
正则化
使用SVM需要数据标准化处理，因为涉及距离，数据维度应该一致。
四.scikit-learn中的SVM
加载数据
归一化和SVM
c越大，容错空间越小
五.SVM中的使用多项式特征
处理非线性问题
加载数据
归一化、建立多项式特征的SVM
六.SVM 思想解决回归问题
找到一根线拟合数据样本。期待margin范围内数据点越多越好
scikit_learn中具体实现