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svm是什么（SVM是什么
SVM叫做支持向量机(SupportVectorMachines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组在年提出的一种新的非常有潜力的分类技术,SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十
分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论(StatisticalLearningTheory,简称SLT)的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题过学习与欠学习问题局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等都取得了成功的应用。SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数三星galaxy s3价格(诺基亚6610)。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习
什么是支持向量机（SVM以及它的用途
SVM-supportvectormachine,俗称支持向量机，为一种supervisedlearning算法，属于classification的范畴。在数据挖掘的应用中，与unsupervised的Clustering相对应和区别。
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