关于线性可分的SVM中的支持向量下列描述正确的是
关于支持向量机SVM,说法正确的是:?？
【答案】🤨🥅-_🐈⬛：D A.是最小距离 B.附近不准确🙂🌖||🕷，应该是平面内C.分类间隔为2/w
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是监督学习中非常经典的算法🌈*|♦。笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》2]😯|——♦。一方面🥎🐜|-🧿🦩，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练数据集😓🌎|——🤯，对于线性不可分的训练数据集则是无能为力的🥈🐝————😻。另一方面🐋🐙--🪲🐅，即使训练数据集等我继续说🎟_🤡*。
【答案】🤨🥅-_🐈⬛：D A.是最小距离 B.附近不准确🙂🌖||🕷，应该是平面内C.分类间隔为2/w
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是监督学习中非常经典的算法🌈*|♦。笔者主要参考学习的是李航老师《统计学习方法（第二版）》1]和周志华老师的西瓜书《机器学习》2]😯|——♦。一方面🥎🐜|-🧿🦩，线性可分支持向量机只适用于线性可分的训练数据集😓🌎|——🤯，对于线性不可分的训练数据集则是无能为力的🥈🐝————😻。另一方面🐋🐙--🪲🐅，即使训练数据集等我继续说🎟_🤡*。
支持向量机(support vector machine),故一般简称SVM,通俗来讲😔|_🦄，它是一种二分类模型🎉🌵__🦊😂，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🦜--🐂，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🦨-——🏅，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器🐺-🪄☺️。其学习策略便是间隔最大化😽|_🌏☺️，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解👽-_🐀🧨。
支持向量机(Suport Vector Machine,常简称为SVM),是一个监督式学习的方式🐯🌟_*。支持向量机属于一般化线性分类器🎋——🎾，这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区🦍|🏐😧，因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器🐡——🐓。蓝色和红色的线圈出来的点就是所谓的支持向量🎰😒——🌏，离分界线最近的点🐝|🦉，如果去掉这些点🐼——🐆，直线多半要改说完了🦚🌘——-😜。
svm支持向量机原理?？
1. 支持向量机（Support Vector Machines, SVM）是一种用于二分类任务的机器学习算法🤢__🎣🌑。2. SVM的核心理念是找到一个最大化了数据点间间隔的分离超平面😣😖——_🌖🤯。3. 这个超平面是通过解决一个凸二次规划问题来获得的🎏——_🐊🐋，该问题旨在最小化正则化的合页损失函数🪡🏆-😓。4. SVM的优化算法专注于寻找一个既能正确分类训练数据说完了😇__🦋。
SVM是一种二类分类模型🐸🎍-🎫😠。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器🕊🦚|😙🌻。（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时🥀_🌻⚡️，通过硬间隔最大化🍂🧨-🦑，学习一个线性分类器🐗🪄--*🐏，即线性可分支持向量机🌝——_🦆；（2）当训练数据近似线性可分时😔🎍_|🐰🐌，引入松弛变量⛸_——🐙，通过软间隔最大化🥋|_🐐😍，学习一个线性希望你能满意😛|-🦙。
25道题检测你对支持向量机算法的掌握程度?？
假设你使用的是一个线性SVM分类器😔_🪳，是用来解决存在的2分类问题🤧||😧。现在你已经获得了以下数据🌖_🦆🕷，其中一些点用红色圈起来表示支持向量😨-🐚🦒。 1)如果从数据中删除以下任何一个红点🦣🦈-|🏵😧。决策边界会改变吗？ A)YES B)NO 2)[是或否]如果从数据中删除非红色圆圈点🌘|-🎫🐚，决策边界会发生变化吗？ A)真B)假3)有关于支持向量机的泛化还有呢？
SVM对于二元线性可分数据的基本原理如下🌩🦎__😶🐷；SVM 是一种二类分类模型🥀——🐨🐾。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器😖——🏓🔮。1🐭_——🐦🐣、当训练样本线性可分时♦*❄_-😠🦃，通过硬间隔最大化🦟🌼——|🐂🐕，学习一个线性分类器🌼-|😱，即线性可分支持向量机😦🎇-😺🌓；2🐤🦟_-🐁、当训练数据近似线性可分时🦊🐙_😤，引入松弛变量🎱🦓-_😗，通过软间隔最大化🍁🌸——🐓，学习一希望你能满意😜-|🐊🎍。
支持向量机(SVM)——原理篇?？
支持向量机（SVM）——svm原理并不难理解🌿——-🐪💀，其可以归结为一句话🤔🦄|🥈，就是最大化离超平面最近点（支持向量）到该平面的距离🤬🌾_🐈🌵。支持向量机（support vectorQmachine😓🐹_😁，简称SVM）是一种二分类模型🦁——🐤👹，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器🦆*——🎱，其学习模型的策略是间隔最大化🌸🐊——_🦚🦣，可转化为一个求解凸二次等会说🏵♦-*。
一🐨*——💫☘、优雅的数学之美🔮🐨|_😬：SVM基础SVM以其数学理论的魅力著称🕷|😢，它在处理分类问题时🦄_🏐，首要目标是找到线性可分的超平面🦔🤤_🤥🤔。这个超平面不仅能够将两类样本清晰划分🎀_|🎉🎭，而且力求找到与最近样本点保持最大间隔的决策边界🐖😬——_🐆，这些最近的样本点称为支持向量🐰🧶————🦨😀。SVM的优化问题就是寻找这个最大间隔🌖🤥——🐷，以实现最优化的决策参数🐲-🐖😃。二🌪🦩-🍀、..