Support Vector Machine是什么，具体解释下 什么是support vector，为什么叫support ...
Support Vector Machine - 支持向量机，常简称为SVM，是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。
支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。
机的意思就是算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法。支持向量意思就是数据集种的某些点，位置比较特殊，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（即有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点（x,y）就是二维向量，三维度的就是三维向量（x,y,z)。所以“支持点”改叫“支持向量”。
支持向量机构造一个超平面或者多个超平面，这些超平面可能是高维的，甚至可能是无限多维的。在分类任务中，它的原理是，将决策面（超平面）放置在这样的一个位置，两类中接近这个位置的点距离的都最远。我们来考虑两类线性可分问题，如果要在两个类之间画一条线，那么按照支持向量机的原理，我们会先找两类之间最大的空白间隔，然后在空白间隔的中点画一条线，这条线平行于空白间隔。通过核函数，可以使得支持向量机对非线性可分的任务进行分类。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。
SupportVectorMachine-支持向量机，常简称为SVM，是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（TikhonovRegularization）方法的一个特例。这族分类器的
Support Vector Machine - 支持向量机，常简称为SVM，是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于一般化线性分类器，也可以被认为是提克洛夫规范化（Tikhonov Regularization）方法的一个特例。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。
机的意思就是算法，机器学习领域里面常常用“机”这个字表示算法。支持向量意思就是数据集种的某些点，位置比较特殊，我们找这条直线的时候，一般就看聚集在一起的两类数据，他们各自的最边缘位置的点，也就是最靠近划分直线的那几个点，而其他点对这条直线的最终位置的确定起不了作用，所以我姑且叫这些点叫“支持点”（即有用的点），但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点（x,y）就是二维向量，三维度的就是三维向量（x,y,z)。所以“支持点”改叫“支持向量”。
支持向量机构造一个超平面或者多个超平面，这些超平面可能是高维的，甚至可能是无限多维的。在分类任务中，它的原理是，将决策面（超平面）放置在这样的一个位置，两类中接近这个位置的点距离的都最远。我们来考虑两类线性可分问题，如果要在两个类之间画一条线，那么按照支持向量机的原理，我们会先找两类之间最大的空白间隔，然后在空白间隔的中点画一条线，这条线平行于空白间隔。通过核函数，可以使得支持向量机对非线性可分的任务进行分类。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。
支持向量工具
希望能帮到你。
