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定义-支持向量机（SVM）是什么意思？
支持向量机（SVM）是一种机器学习算法，可以分析数据以进行分类和回归分析。 SVM是一种监督式学习方法，它查看数据并将其分为两类之一。 SVM输出排序后的数据的地图，两者之间的边距尽可能远。 SVM用于文本分类，图像分类，手写识别和科学。
支持向量机也称为支持向量网络（SVN）。
Techopedia解释了支持向量机（SVM）
支持向量机是一种监督学习算法，可将数据分为两类。 使用已经分类为两类的一系列数据来训练它，并在最初训练时建立模型。 SVM算法的任务是确定新数据点所属的类别。这使SVM成为一种非二进制线性分类器。
SVM算法不仅应将对象分类，而且应在图形上使它们之间的边距尽可能宽。
SVM的一些应用程序包括：
- 文本和超文本分类
- 图片分类
- 识别手写字符
- 生物科学，包括蛋白质分类
