05 SVM - 支援向量機 - 概念、線性可分
一、SVM概念
支援向量機(Support Vector Machine, SVM)本身是一個__二元分類演算法__，是對感知器演算法模型的一種擴充套件，現在的SVM演算法支援__線性分類__和__非線性分類__的分類應用，並且也能夠直接將SVM應用於__迴歸應用__中，同時通過OvR或者OvO的方式我們也可以將SVM應用在__多元分類__領域中。在不考慮整合學習演算法，不考慮特定的資料集的時候，在分類演算法中SVM可以說是特別優秀的。
在感知器模型中，演算法是在資料中找出一個劃分超平面，讓儘可能多的資料分佈在這個平面的兩側，從而達到分類的效果，但是在實際資料中這個符合我們要求的超平面是可能存在多個的。
在感知器模型中，我們可以找到多個可以分類的超平面將資料分開，並且優化時希望所有的點都離超平面儘可能的遠，但是實際上離超平面足夠遠的點基本上都是被正確分類的，所以這個是沒有意義的；反而比較關心那些離超平面很近的點，這些點比較容易分錯。所以說我們只要__讓離超平面比較近的點儘可能的遠離這個超平面__，那麼我們的模型分類效果應該就會比較不錯。SVM其實就是這個思想。
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