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摘要： P.S. SVM比较复杂，代码没有研究清楚，进一步学习其他知识后再来补充。以下仅罗列了最核心的知识，来自《机器学习实战》的学习摘要。优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。适用数据类型：数值型和标称型数据。线性可分数据：画出一条直线将两组数据点分开。超平面（将数据集分隔开来的直线，为N-1维）：分类的决策边界。如果数... 阅读全文