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支持向量机的优缺点：
支持向量就是离分隔超平面最近的那些点。接下来要试着最大化支持向量到分隔面的距离，需要找到此问题的优化求解方法。
svm应用的一般框架
| 1 | 收集数据 | 可以适用任意方法 |
| 2 | 准备数据 | 需要数值型数据 |
| 3 | 分析数据 | 有助于可视化分隔超平面 |
| 4 | 训练算法 | SVM的大部分时间都源于训练， 该国称主要实现两个参数的调优 |
| 5 | 测试算法 | 十分简单的计算过程就可以实现 |
| 6 | 适用算法 | 几乎所有分类问题都可以使用SVM， SVM本身使一个二类分类器， 对多累问题应用SVM需要对代码做一些修改 |
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原文地址：http://www.cnblogs.com/keltoy/p/5401188.html
