线性支持向量机、线性可分支持向量机、非线性支持向量机是怎么区分的？

SVM(Support Vector Machine)是一种二类分类模型。

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

支持向量就是最大间隔或者分割超平面上的那几个临界点，具体入下图所示：

支持向量机还包括核技巧(Kernel Trick)，这使它成为实质上的非线性分类器。

支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：

线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。

线性支持向量机和线性可分支持向量机的核心区别在于线性可分支持向量机中引入了孙驰变量，即线性支持向量机可以获得严格的最大有效间隔，而线性可分支持向量机通过加入孙驰变量的方法客服了一部分存在于最大间隔附近的“异常”样本来进行线性分类器的构建。

而非线性支持向量机所指代的是通过线性方法根本如法对特征空间进行分类需要通过核函数进行变换才能在高维空间进行线性分类。

参考：统计学习方法

参考：统计学习方法（六）支持向量机

参考：西瓜书

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