支持向量机SVM(Support Vector Machine)，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是有监督学习模型，通常用来进行模式识别、分类及回归分析，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测，类似的根据样本进行学习的方法还有决策树归纳算法等。
对线性可分情况进行判别分析;对线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本，转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能。
基于结构风险最小化理论，在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，且在整个样本空间的期望，以某个概率满足一定上界。
⑴SVM学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法(如基于规则的分类器和人工神经网络)都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法一般只能获得局部最优解。
⑵SVM通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。
⑶通过对数据中每个分类属性引入一个哑变量，SVM可以应用于分类数据。
⑷SVM一般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。
1、不需要很多样本，不需要有很多样本并不意味着训练样本的绝对量很少，而是说相对于其他训练分类算法比起来，同样的问题复杂度下，SVM需求的样本相对是较少的。并且由于SVM引入了核函数，所以对于高维的样本，SVM也能轻松应对。
2、结构风险最小。这种风险是指分类器对问题真实模型的逼近与问题真实解之间的累积误差。
3、非线性，是指SVM擅长应付样本数据线性不可分的情况，主要通过松弛变量(也叫惩罚变量)和核函数技术来实现，这一部分也正是SVM的精髓所在。
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