svm将在特征空间中找到最优解 。最优解是找一个超平面，可以是每类的间隔的最大值 ， 分类效果会更好 ， 对于多分类问题，在svm中也有相应的算法，所以不使用onetoall的策略，svm和logisticregression是分类算法，几何向量可以将分类的最大值问题间隔转化为运筹学中的约束优化问题 。
1、「数据分类」15支持向量机(SVM1 。SupportVectorMachines (SVM)概述(1)支持向量机(SVM)是一种二元分类模型，是一类模型的总称 ， 包括:①线性可分支持向量机；②线性支持向量机；③非线性支持向量机 。(2)核心思想:在训练阶段 ， 在特征空间中找到一个超平面 ， 该超平面可以(或试图)在其两侧分离训练样本中的正负样本，并以该超平面为决策边界来判断输入样本的类别 。
(3)支持向量机的分类示意图如下:简而言之，SVM的原理就是在平面中寻找一条直线 ， 使得这两个不同的样本点能够分开，并且尽可能地远离这条直线 。用向量表示的两类样本点之间的分类间隔(Margin)是:支持向量机的目的是最大化R，等价于最小化|||| |/2 。几何向量可以将分类的最大值问题间隔转化为运筹学中的约束优化问题 。因为涉及太多复杂的公式，这里就省略了 。
2、 svm和linearregression或者logisticregression相比有哪些优势linearregression是一个机器学习算法，做回归没有分类，而svm和logisticregression是两种不同的算法，无法比较 。svm和logisticregression是分类算法 。svm将在特征空间中找到最优解 。最优解是找一个超平面，可以是每类的间隔的最大值，分类效果会更好 。对于多分类问题，在svm中也有相应的算法 ， 所以不使用onetoall的策略 。
3、小球大 间隔模型存在的对偶问题1)概念对偶一般是一对一的方式，一个概念、公理或数学结构往往通过一个配对算子转化为另一个概念、公理或数学结构:如果A的对偶是B，那么B的对偶就是A..在强对偶条件下，主问题的最优下界可以由对偶问题得到，这是一个凸优化问题，可以很好地解决 。(2)2)中对偶算法的原最大值间隔优化问题首先将SVM转化为一个拉格朗日函数问题 ， 然后将拉格朗日函数转化为一个对偶问题，即把朗日优化问题中的min(max)解序切换为max(min) 。
【svm回归分析 间隔最大】β)) min (max (l (x ， \ alpha，\ beta)) min (max (l (x，β))对偶优化目标函数max (min (l (x ， β)) max (min (l (x，\ alpha，\ beta)) 。
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