SVM
1、把线性不可分->线性可分（坐标转换）
2、神经网络中的输入层 隐藏层的目的在于坐标转换及降低分析维度。
3、logistics只能处理线性可分的问题。它是线性模型。
SVM找到最大超平面，让0和1拥有最大的边界。
SVM是先做坐标转换，再做线性分割。
Why Logistic Regression；
1、线性回归是发散方程式，许多应用上又不适合的情况发生。
2、将 Logistic Regression就是将线性回归产生的值带入Logistic Function,输出的值在0-1之间。
Logistic Regression还可以进行变量的选取。
注意事项：
1、对SVM的训练的时候，会对数据进行训练集的样本挑选。