简述支持向量机的基本思想。
支持向量机的基本思想是什么??？
1🌦-|🦨、用于文本和超文本的分类🦇||🦕🏵，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数🌳-——🌲。2🌻|*💐、用于图像分类😤_——🐳😴。实验结果显示🐸||🦘：在经过三到四轮相关反馈之后😅|_🧿😯，比起传统的查询优化方案♠🐚-🌳🤤，支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度🦗🐚——🌜🕹。这同样也适用于图像分割系统🪶☄️_-🐃😐，比如使用Vapnik所建议的使用特权方法的修改版本SVM的那些希望你能满意🐩——👻。
支持向量机方法的基本思想是🐐||😞🐘：定义最优线性超平面🎾🌗——🐃🎰，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题♣_*。进而基于Mercer核展开定理🪢_——🐫🧵，通过非线性映射φ🪄😭-_😨，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间）🐩——_🥀😔，使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题是什么🦈🕊——🐬🐆。
1🌦-|🦨、用于文本和超文本的分类🦇||🦕🏵，在归纳和直推方法中都可以显著减少所需要的有类标的样本数🌳-——🌲。2🌻|*💐、用于图像分类😤_——🐳😴。实验结果显示🐸||🦘：在经过三到四轮相关反馈之后😅|_🧿😯，比起传统的查询优化方案♠🐚-🌳🤤，支持向量机能够获取明显更高的搜索准确度🦗🐚——🌜🕹。这同样也适用于图像分割系统🪶☄️_-🐃😐，比如使用Vapnik所建议的使用特权方法的修改版本SVM的那些希望你能满意🐩——👻。
支持向量机方法的基本思想是🐐||😞🐘：定义最优线性超平面🎾🌗——🐃🎰，并把寻找最优线性超平面的算法归结为求解一个凸规划问题♣_*。进而基于Mercer核展开定理🪢_——🐫🧵，通过非线性映射φ🪄😭-_😨，把样本空间映射到一个高维乃至于无穷维的特征空间（Hilbert空间）🐩——_🥀😔，使在特征空间中可以应用线性学习机的方法解决样本空间中的高度非线性分类和回归等问题是什么🦈🕊——🐬🐆。
支持向量机的主要思想是🐷——-🦙：建立一个最优决策超平面🤩|-🐐🦤，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化🌚☀️_😳🦛，从而对分类问题提供良好的泛化能力🦂🐐|-🥈🌧。对于一个多维的样本集🦛_🐳，系统随机产生一个超平面并不断移动🐍*_🐚，对样本进行分类🦎🦊-🦀🙂，直到训练样本中属于不同类别的样本点正好位于该超平面的两侧🕊🐊——🦠🦢，满足该条件的超平面可有帮助请点赞🦟🍀——|🤖🧶。
支持向量机,因其英文名为support vector machine,故一般简称SVM,通俗来讲🦚|🍀，它是一种二类分类模型😂🌴-🌼，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器🎨🧵——-😇，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🐺————😕🌝。线性分类器 给定一些数据点🧵🥉|_😉，它们分别属于两个不同的类🦠🦀——|♦🐜，现在要找到一个线性分类器把这些说完了🙀——-🌵🌳。
svm支持向量机原理?？
svm支持向量机原理SVM简介支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型*❄_-🐨，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器🏓🤤|😯🦔，间隔最大使它有别于感知机🕸😻|🌾🧶；SVM还包括核技巧😃🐽_🎽，这使它成为实质上的非线性分类器😞-——🦇。SVM的的学习策略就是间隔最大化🐋-🦋，可形式化为一个求解凸二次规划的好了吧🐜🐉_|🤗！
将只有一小部分小为零🀄🐇__🪅🦎，它们对应的样本就是支持向量🎇——🌾🐭。（2）支持向量机非线性回归以上讨论的是线性问题😽-_🐑🦒，对于非线性问题🦏☁️|🏐，把输入样本xi通过ψ🌸🐦|🌎：x→H映射到高维特征空间H（可能是无穷维）🍀——🐜。当在特征空间中构造最优超平面时*🦜|-♥，实际上只需进行内积运算🦐——_🎈🐑，而这种内积运算是可以用原空间中的函数来实现的🦏-🌵🐐，没有等我继续说😷-🐆。
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🌵☘——🦏。
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🏆_🦕🎾，学习一等会说🐦🎟|-🦝*。
预测原理?？
1.支持向量机基本思想图5-1 优化分类面示意图支持向量机(support vector machines,SVM)是Vladimir N. Vapnik等根据统计学习理论中的结构风险最小化原则于20世纪90年代提出的一种新的通用机器学习技术🥏👿_——🐗。SVM是由线性可分情况下的最优分类面发展而来的🌼|_🐖🦄，其基本思想可用图5-1所示的二维情况说明🌴😄_🐵。图5-1中🐡--🐝😊，实心点和有帮助请点赞😒🦘|🎋。
几种常见的预测模型包括线性回归模型**——*、逻辑回归模型🐚🌹-|🎾、决策树模型🐲🍀——🐈⬛、随机森林模型🦭😯——😡☹️、支持向量机（SVM）以及神经网络模型等🤠🎖——|🌔🦎。1. 线性回归模型☺️🐚——🦀🧶：线性回归可能是最简单的预测模型之一🐏——|🪢。它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来预测一个因变量（目标）基于一个或多个自变量（特征）的值🥅_🦉。例如🪴😸|🙈🐤，在房地产领域😆🤢-|😠，线性说完了🤨__🦜。