支持向量机和一类支持向量机的区别

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种二分类模型，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，其学习策略便是间隔最大化，可以通过核函数将其扩展到非线性分类问题。而一类支持向量机（One-Class SVM）则是一种无监督学习算法，用于异常检测和数据压缩等领域。

具体来说，支持向量机通过寻找一个超平面来将不同类别的样本分开，使得两个类别之间的间隔最大化。而一类支持向量机则是通过构建一个只包含正样本的超球体来描述正样本的分布情况，从而检测出异常样本。