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有些学习方法（如感知机）只需要找到任一线性分界面即可，而另一些方法（如NB）则需要按照某个准则找到最优的线性分界面。对于SVN而言，它定义的准则是寻找一个离数据点最远的决策面。
1、支持向量
从决策面到最近数据点的距离决定了分类器的间隔，这种构建方法意味着SVM的决策函数完全由部分的数据子集所确定，并且这些子集定义了分界面的位置。这些子集被称为支持向量(support vector)。
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