甚麼是支援向量機support vector machine？
上一篇文章有提到，支援向量機support vector machine是一種監督的機器學習，SVM使用的是分類演算法，用於解決分類問題。
用一句話來解釋SVM就是：在N維空間中找到一個對data明確分類的平面。
但要分類這些數據，可以選擇的平面有許多種可能。而我們的目標是尋找一個具有最大邊距的平面
與一般機器學習中的神經網路不同的是，SVM具有兩個主要優點：
1.速度更快
2.在CASE數量不多的情況下性能比神經網路好
3.適合文本的分類問題
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/09/understaing-support-vector-machine-example-code/
https://monkeylearn.com/blog/introduction-to-support-vector-machines-svm/
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