十大经典预测算法（四）----支持向量机（SVM算法）

一、概念：SVM思想和线性回归很相似，两个都是寻找一条最佳直线。

不同点：最佳直线的定义方法不一样，线性回归要求的是直线到各个点的距离最近，SVM要求的是直线离两边的点距离尽量大。

 

SVM本质，

　　距离测度，即把点的坐标转换成点到几个固定点的距离 ，从而实现升维。

 

 如下所示

       因为SVM要映射到高维空间，再来求分离超平面，但是这样的话，运算量会非常庞大，又因为上面的核函数和和映射到高维空间的解类似，所以求SVM分离超平面时，可以用求核函数方法代替在高维空间中计算，从而实现在一维平面上计算达到高维空间计算的效果

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