SVM模型（Support Vector Machine, 支持向量机）属于一种有监督的机器学习算法，可用于离散因变量的分类和连续因变量的预测。
它可以将低维线性不可分的空间转换为高维的线性可分空间。
SVM的简介
距离公式
点到一条直线（Ax+By+C=0）
平行线距离：
实现思想
多个分割的直线是否存在一个最优直线？——最优”超平面”
几种常见的SVM模型
线性可分的SVM
线性可分的SVM所对应的函数间隔满足函数间隔大于等于1。
近似线性可分的SVM
近似SVM也成为线性SVM,主要为了解决样本点不满足函数间隔大于等于1的分类问题。对样本点的间隔加上松弛因子，
非线性可分的SVM
将原始空间的样本点映射到高维的新空间中，在新空间中寻找超平面。
在实际应用中，非线性可分的SVM核函数主要包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数以及Sigmoid核函数。
SVM模型应用
## S3 method for class 'formula'
svm(formula, data = NULL, ..., subset, na.action =
na.omit, scale = TRUE)
## Default S3 method:
svm(x, y = NULL, scale = TRUE, type = NULL, kernel =
"radial", degree = 3, gamma = if (is.vector(x)) 1 else 1 / ncol(x),
coef0 = 0, cost = 1, nu = 0.5,
class.weights = NULL, cachesize = 40, tolerance = 0.001, epsilon = 0.1,
shrinking = TRUE, cross = 0, probability = FALSE, fitted = TRUE,
..., subset, na.action = na.omit)
#type-C-classification, nu-classification, one-classification,eps-regression, nu-regression
#kernel 四种方案： 线性-linear 多项式-polynomial 径向基核-radial 以及sigmoid核-sigmoid
Original: https://blog.csdn.net/qq_41520353/article/details/122704700
Author: 深竹清风
Title: R语言书籍学习02 《R语言数据分析、挖掘建模与可视化》-第十三章 SVM模型
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