七、支持向量机7.1概述功能：用的最多的是分类，不过做其他的也有不错的效果对于三种不同的输入数据，每种分类器的表现。可以看出SVM最棒SVM是最接近深度学习的机器学习算法。线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元，非线性的SVM则与两层的神经网络相当，非线性的SVM中如果添加多个核函数，则可以模仿多层的神经网络7.1.1支持向量机分类器是如何工作的这是一组两种标签的数据，两种标签分别由圆和方块代表支持向量机的分类方法：是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界，使模型在数据上的分类误差尽量接近于小，尤其是在未知数据集上的分类误差（泛化误差）尽量小把决策边界B1向两边平移，直到碰到离这条决策边界最
