支援向量機 svc svr svm
支援向量機（Support Vector Machine)指的是一系列機器學習方法，最初是20世紀90年代有美國電話電報公司的Vapnik和同事們一起開發的
這類方法的基礎其實是支援向量演算法，該演算法是對廣義肖像演算法（Generalized Portrait）的擴充套件，後者是1963年Vapnik在蘇聯開發的 簡言之，
- SVM分類器是二元或者判別模型，對兩類資料進行區分
- 在學習階段，這類分類器把訓練資料對映到叫做決策空間（decision space）的多維空間，建立叫做決策邊界的分離面，把決策空間分為兩個區域
- 決策邊界可以是平面(3D)或者是直線(2D)
- SVM演算法既可用於迴歸問題，比如SVR(Support Vector Regression, 支援向量迴歸）；也可以用於分類，比如SVC(Support Vector Classification,支援向量分類）
svm：
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概率（Probability）的本質是什麼？
猴子 俺的公號：猴子聊人物
很好的解釋了上面的問題！
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