SVM
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本篇延續羅吉斯迴歸的分類概念，帶你認識其他常見的分類模型，包括 KNN、SVM、貝氏分類與決策樹。文章不談公式與數學推導，而是從「模型在想什麼」出發，用生活化比喻說明各模型的判斷邏輯與特性差異，幫助你在看到題目描述時，能快速辨認適合的模型類型。適合剛入門的讀者，建立分類模型的整體輪廓與直覺判斷能力。
針對邏輯回歸和SVM兩種機器學習算法進行了簡明介紹，並提供了初學者友好的解釋和範例。
[機器學習][監督式][資料分群] 支持向量機 (Support Vector Machine, SVM)
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
