概念SVM
支持向量机
一种基于最大间隔思想的监督学习分类器，通过寻找间隔最大的决策超平面进行分类，并可通过核函数处理非线性边界，在小样本高维特征场景下表现稳健。
时间轴 (近 90 天)
10月25日
逻辑回归、决策树、支持向量机等算法产生的决策边界形态各不相同。
待验证50%
9月9日
支持向量机的奠基论文是Cortes & Vapnik 1995
待验证50%
8月29日
SVM 通过最大化分类间隔寻找最优超平面，核技巧能将数据隐式映射到高维空间处理非线性可分问题
待验证60%
8月28日
SVM通过最大化分类间隔来寻找最优超平面，其核技巧能将数据隐式映射到高维空间处理非线性可分问题
待验证60%