线性可分支持向量机：
线性可分支持向量机处理的是严格线性可分的数据集。
其分类超平面为：
相应的决策函数为：
其学习的优化问题为：
线性支持向量机：
线性支持向量机处理的是线性不可分的数据集。对于线性支持向量机的优化问题，就是在线性可分支持向量机的基础上加了一个松弛变量。
其学习的优化问题为：
所求的的分类超平面和决策函数与线性可分支持向量机相同。
非线性支持向量机：
非线性支持向量机引入了核函数。分类决策函数变为：
线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机的区别
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转载自blog.csdn.net/hahaha_2017/article/details/81060623
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