我在Datawhale学“吃瓜”（五）

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第六章主要讲了支持向量机（SVM）这一经典而常用的机器学习方法。支持向量机是一种二分类模型，它的基本思想是在特征空间中寻找一个最优的超平面，使得两个类别的样本间隔最大化。支持向量机还可以通过核函数将线性不可分的问题转化为线性可分的问题，并且具有良好的泛化能力。本章介绍了支持向量机的基本原理、对偶问题、核函数、软间隔与正则化、序列最小最优化算法等内容，并给出了一些习题和参考文献。

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