支持向量机，构建分类器，使得数据远离决策边界。找到距离分割超平面最近的点，确保他们离分割面的距离尽可能远。这些点成为支持向量。
优点：泛化错误率低，计算开销不大，结果易解释。
缺点：对参数调节和核函数的选择敏感，原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。
适用数据类型：数值型和标称型数据。
参考资料
1、机器学习实战
标签：分割,模型,分类,适用,支持,分类器,超平面,向量 来源： https://www.cnblogs.com/enhaofrank/p/12818501.html
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