月份：2022年7月

支持向量机学习方法，针对不同的情况，有由简至繁的不同模型：

线性可分支持向量机（linear support vector machine in linearly separable case）：训练数据线性可分的情况下，通过硬间隔最大化（hard margin maximization），学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机（亦称作硬间隔支持向量机）。

线性支持向量机（linear support vector machine）：训练数据近似线性可分的情况下，通过软间隔最大化（soft margin maximization），学习一个线性的分类器，称作线性支持向量机（又叫软间隔支持向量机）。

非线性支持向量机（non-linear support vector machine）：训练数据线性不可分的情况下，通过使用核技巧（kernel trick）及软间隔最大化，学习非线性分类器，称作非线性支持向量机。……

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