1、SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。
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2、SVM对于二元线性可分数据的基本原理如下；SVM 是一种二类分类模型。它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。
3、对于非线性的情况，SVM 的处理方法是选择一个核函数 κ(，) ，通过将数据映射到高维空间，来解决在原始空间中线性不可分的问题。
SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。
SVM算法中文翻译为支持向量机，它的英文全称是Support Vector Machine。之所以叫作支持向量机，是因为该算法最终训练出来的模型，由一些支持向量决定。所谓的支持向量，也就是能够决定最终模型的向量。
SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。
SVM的全称是Support Vector Machine，即支持向量机，主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。SVM要解决的问题可以用一个经典的二分类问题加以描述。
1、sum += i i += 1 while i = 200 print(1~200之间能被3整除的整数之和为：， sum)以上代码中，利用while和do-while语句循环计算1~200之间能被3整除的整数之和。
2、然后改后缀为.html，再把我写的代码粘贴进去，用浏览器打开就能看到结果了。
3、long result = 0；for (int i = 1； i = 20； i++) { long mul = 1；for (int j = 1； j = i； j++) { mul *= j；} result += mul；} System.out.println(1！+2！+3！+4！+5！+。。
4、while循环计算1到100之和：cat 1-100.sh ！/bin/sh k=1 sum=0 while [ $k -le 100 ]do let sum=sum+k let k=k+1 done echo $sum 特点：do...while 循环是 while 循环的变种。