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数据挖掘：分类与回归：分类算法进阶：支持向量机

1理解支持向量机

1.1支持向量机的基本概念

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。其核心思想是找到一个超平面，使得两类数据在该超平面上的投影间隔最大化。这个超平面被称为决策边界，它能够有效地将不同类别的数据分开。

1.1.1决策边界

在二维空间中，决策边界是一条直线；在三维空间中，它是一个平面；在更高维度的空间中，它被称为超平面。SVM的目标是找到一个最优的决策边界，使得正负样本之间的间隔最大。

1.1.2支持向量

支持向量