SVM支持向量机
一、概述
SVM功能强大，可以进行有监督学习、无监督学习、半监督学习
SVM如何工作？在分布中找到一个超平面（比所在空间小一维，是一个空间的子空间）作为决策边界，使模型的分类误差尽可能小。
支持向量机是一个最优化问题，目的是找出边际最大的决策边界（通过损失函数）。边际(d)是超平面往两边移动，直到碰到最近的样本停下得来的。拥有更大边际的决策边界，在分类中泛化误差更小，边际很小会过拟合。因此，支持向量机又叫做最大边际分类器。
二、sklearn.svm.SVC
1、线性SVM的损失函数
