支持向量机概述

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支持向量机在深度学习技术出现之前，使用高斯核的支持向量机在很多分类问题上取得了很好的结果，支持向量机不仅用于分类，还可以用于回归问题。它具有泛化性能好，适合小样本和高维特征的优点。

本章节主要学习内容如下:

1. 掌握支持向量机的重要概念
2. 理解支持向量机的原理
3. 理解核方法的作用
4. 理解支持向量机的损失函数

最后, 我们使用支持向量机完成 鸢尾花种类预测 案例。