十大經典預測演算法（四）----支援向量機（SVM演算法）
一、概念：SVM思想和線性迴歸很相似，兩個都是尋找一條最佳直線。
不同點：最佳直線的定義方法不一樣，線性迴歸要求的是直線到各個點的距離最近，SVM要求的是直線離兩邊的點距離儘量大。
SVM本質，
距離測度，即把點的座標轉換成點到幾個固定點的距離 ，從而實現升維。
如下所示
因為SVM要對映到高維空間，再來求分離超平面，但是這樣的話，運算量會非常龐大，又因為上面的核函式和和對映到高維空間的解類似，所以求SVM分離超平面時，可以用求核函式方法代替在高維空間中計算，從而實現在一維平面上計算達到高維空間計算的效果
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