SVM和SVDD的区别

SVM（支持向量机）和SVDD（支持向量数据描述）都是基于支持向量的机器学习算法，但是它们的应用场景和目标不同。

SVM是一种监督学习算法，用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面，将不同类别的数据样本分开。通过使用核函数，SVM可以处理非线性分类问题。

SVDD是一种无监督学习算法，用于异常检测和数据描述。SVDD的目标是找到一个最小的超球体，将正常数据样本包围在内部，并将异常数据样本排除在外部。SVDD的输出是一个球心和半径，可以用来判断新的数据样本是否属于正常数据集。

因此，SVM和SVDD的主要区别在于应用场景和目标。SVM用于分类和回归问题，而SVDD用于异常检测和数据描述。另外，SVM可以处理非线性分类问题，而SVDD只能处理线性和非线性的凸集数据。