这里我们学习svm算法的使用和使用的条件：
svm软件包
线性核函数即不适用相似性函数的K函数；
高斯核函数即之前将的k函数；
在我们使用相似性函数计算相似度时，我们要进行参数的放缩，以免一个很大的参数直接决定了相似度结果：
其他的核函数选择：但是他们都要满足墨塞尔定理。
多元分类：和我们之前所学的逻辑回归中的多元分类原理一样，自己为正类其他的都是负类。
逻辑回归和svm的比较以及适用的范围：
n代表特征个数
m代表训练集大小
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