资 源 简 介
应用背景支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是Corinna Cortes和Vapnik等于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。
在机器学习中，支持向量机（SVM，还支持矢量网络）是与相关的学习算法有关的监督学习模型，可以分析数据，识别模式，用于分类和回归分析。
关键技术In the rst half of this exercise, you will be using support vector machines
(SVMs) with various example 2D datasets. Experimenting with these datasets
will help you gain an intuition of how SVMs work and how to use a Gaussian
kernel with SVMs. In the next half of the exercise, you will be using support
vector machines to build a spam classier.
