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（一） SVM的八股簡介 支持向量機 (Support Vector Machine) 是 Cortes 和 Vapnik 于 1995年首先提出 的，它在解決小樣本、 非線性及高維模式識別中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢， 并能夠 推廣應用到函數(shù)擬合等其他機器學習問題中。 支持向量機方法是建立在統(tǒng)計學習 理論的 VC 維理論和結構風險最小原理基礎上的， 根據有限的樣本信息在模型的 復雜性（即對特定訓練樣本的學習精度， Accuracy）和學習能力（即無錯誤地識 別任意樣本的能力） 之間尋求最佳折衷， 以期獲得最好的推廣能力 （或稱泛化能 力）。 以上是經常被有關 SVM 的學術文獻引用的介紹，有點八股，我來逐一分解并解 釋一下。 Vapnik 是統(tǒng)計機器學習的大牛，這想必都不用說，他出版的《 Statistical Learning Theory 》是一本完整闡述統(tǒng)計機器學習思想的名著。在該書中
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