(1) SVM（Support Vector Machine）是从瓦普尼克（Vapnik）的统计学习理论而来的，主要针对小样本数据进行学习、分类和预测（有时也叫回归）的一种方法，能解决神经网络不能解决的过学习问...
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Support vector machine is a new machine learning algorithm, based theoretically on statistic learning theory created by Vapnik.
为了系统地归纳统计学习理论与支持向量机的基本思想和算法，总结目前该领域的最新研究成果。
Support Vector Machines(SVM) are developed from the theory of limited samples Statistical Learning Theory (SLT) by Vapnik et al. , which are originally designed for binary classification.
支持向量机（SVM）是建立在统计学习理论基础上的一种小样本机器学习方法，用于解决二分类问题。
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