向量机的主要特点有哪些(分为哪两类(
支持向量机多类分类方法及特点 -
目前，支持向量机多类分类的方法主要包括两种：一是将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题实现多类分类；二是将多类分类问题分解成多个两类分类问题，然后再采用某种方法将多个两类分类器的输出组合在一起实现多类分类。下面对这些方法进行介绍：1）1− a −后面会介绍。
(1)线性可分支持向量机、硬间隔(2)线性支持向量机、软间隔(3)非线性支持向量机、Kernel SVM 支持向量机模型存在三宝： (1)间隔：是指样本点到超平面的距离。硬间隔是指对给定的样本数据集中所以的样本都能正确分类。对于线性不可分的样本集，无法满足线性可分支持向量机的不等式约束，也就是不存在对所有样后面会介绍。
目前，支持向量机多类分类的方法主要包括两种：一是将多个分类面的参数求解合并到一个最优化问题中，通过求解该最优化问题实现多类分类；二是将多类分类问题分解成多个两类分类问题，然后再采用某种方法将多个两类分类器的输出组合在一起实现多类分类。下面对这些方法进行介绍：1）1− a −后面会介绍。
(1)线性可分支持向量机、硬间隔(2)线性支持向量机、软间隔(3)非线性支持向量机、Kernel SVM 支持向量机模型存在三宝： (1)间隔：是指样本点到超平面的距离。硬间隔是指对给定的样本数据集中所以的样本都能正确分类。对于线性不可分的样本集，无法满足线性可分支持向量机的不等式约束，也就是不存在对所有样后面会介绍。
向量机的概念。向量机(Support Vector Machine)是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化。通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机通常简写作SVM。向量机的相关应用。SVM在各领域的模式识别问题中有广泛应用，包括人像识别（face recognition）..
【计】向量机， 向量计算机向加工向量机 这种机器采用向量全长的纵向加工方式，每执行一个向量运算都要从头至尾执行全部分量的运算，操作数或结果向量都直接取自主存或写入主存。主存的数据传输率须按运算部件速度的3～4倍来配置。纵向加工向量机设置交叉访问的、数量众多的存储体和很宽的数据通路，并等我继续说。
支持向量机是什么意思? -
svm是一种典型的二类分类模型。支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型是什么。
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等我继续说。
什么是支持向量机(SVM)以及它的用途? -
SVM - support vector machine, 俗称支持向量机，为一种supervised learning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。广泛应用于机器学习(Machine Learning), 计算机视觉(Computer Vision) 和数据挖掘(Data Mining)当中。假设要通过三八线把实心圈和空心圈分成希望你能满意。
在数据科学的领域中，支持向量机（SVM）如同一把锐利的工具，通过巧妙地在特征空间中寻找最优化的决策边界。它分为三种类型：线性可分、线性与非线性，每一种都有其独特的魅力和应用场景。当输入数据在特征空间中是线性可分的，线性SVM就像一把精准的尺子，寻找那个最大的间隔超平面，使得两类数据点被最好了吧！
支持向量机 -
本文主要参考了李航的《统计学习方法》。是本人学习支持向量机的学习笔记。首先对支持向量机做简单介绍，然后分别介绍以下三个模型： (1)线性可分支持向量机： 又称为硬间隔支持向量机，通过硬间隔最大化来学习一个线性分类器。适合数据线性可分情况； (2)线性支持向量机： 又称为软间隔支持向量机，通过软间隔最大有帮助请点赞。
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，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化,最终转化为一个凸二次规划问题来求解。优点： 1.有严格的数学理论支持，可解释性强2.能找出对任务至关重要的关键样本(即支持向量) 3.采用核技巧后，可以处理有帮助请点赞。