支持向量机的历史

支持向量机是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的一种基于统计学习的二类分类模型。它是一种监督学习方法，在学习过程中通过最大化分类间隔使得结构风险最小化。

支持向量机方法包括线性可分支持向量机、线性支持向量机以及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时（如图1），通过硬间隔最大化学习线性可分支持向量机。当训练数据除去少数不可分的点之后线性可分时（如图2），通过软间隔最大化学习线性可分支持向量机。当训练数据非线性可分时，将训练数据映射到更高维之后学习非线性支持向量机。