SVM原理解析，简单明了
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简介：
本文深入浅出地解析支持向量机（SVM）的工作原理，旨在帮助读者轻松掌握这一复杂的机器学习算法。
本段落介绍了支持向量机（SVM）、线性分类器、线性分类器的求解方法以及松弛变量，并探讨了SVM在多类分类中的应用。支持向量机是由Cortes和Vapnik于1995年首次提出的，它在处理小样本、非线性和高维模式识别问题时展现出独特的优势，并且可以应用于函数拟合等其他机器学习领域。支持向量机方法基于统计学习理论的VC维度理论以及结构风险最小化原则构建，在有限样本信息的情况下，能够在模型复杂性（即对特定训练数据的学习精度）和泛化能力之间取得平衡。
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