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1、支持向量机(Support Vector Machine)是一种监督模式识别和机器学习方法，采用最大分类间隔准则实现有限训练样本情况下推广能力的优化 。
2、通过核函数间接实现非线性分类或函数回归，支持向量机通常简写作SVM 。
3、SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器 。
4、SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类 ， 是常见的核学习（kernel learning）方法之一 。
5、SVM被提出于1964年 ， 在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别（face recognition）、文本分类（text categorization）等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用 。
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