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SVM是由模式识别中广义肖像算法（generalized portrait algorithm）发展而来的分类器，其早期工作来自前苏联学者Vladimir N. Vapnik和Alexander Y. Lerner在1963年发表的研究。
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支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。
SVM(Support Vector Machine)中文名为支持向量机，是常见的一种判别方法。
1、SVM避免overfitting，一种是调整之前说的惩罚函数中的C，另一种其实从式子上来看，min ||w||^2这个看起来是不是很眼熟？在最小二乘法回归的时候，我们看到过这个式子，这个式子可以让函数更平滑，所以SVM是一种不太容易over-fitting的方法。
2、也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。
3、支持向量机并不是神经网络，这两个完全是两条不一样的路吧。不过详细来说，线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样，而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错，现实生活中大多问题是非线性的)，详情可以参考 知乎答案 。
4、svm是一种典型的二类分类模型。支持向量机（英语：support vector machine，常简称为SVM，又名支持向量网络）是在分类与回归分析中分析数据的监督式学习模型与相关的学习算法。
1、Java中常见的人脸识别算法有：Eigenface： 这是一种基于主成分分析的人脸识别算法，它将人脸图像映射到一个低维的特征空间。Fisherface： 这是一种基于投影的人脸识别算法，它利用线性判别分析技术对人脸图像进行分类。
2、javacv人脸识别准确率低。根据查询相关资料显示：javacv多数是用来获取摄像头的视频流的，提取里面的视频帧，因人脸识别低会和其他框架搭配使用。
3、颜值评分是一款通过上传照片到Face++人脸识别服务得到人脸属性后，调用黄金比计算颜值的小应用。使用指南：使用手机微信APP扫描页面上方二维码体验。在手机微信APP中搜索“颜值评分”即可进入。