对支持向量机得到的线性分离器进行平均

是一种模型集成方法，通常称为支持向量机的集成学习方法。该方法通过将多个支持向量机模型的预测结果进行平均或投票来提高分类性能。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于解决二分类和多分类问题。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现分类。支持向量机的优势在于可以处理高维数据和非线性数据，并且具有较好的泛化能力。

当使用支持向量机进行分类时，可能会遇到一些难以分类的样本点，这些样本点被称为离群点（outliers）。为了提高分类性能，可以使用集成学习方法对支持向量机进行平均。

支持向量机的集成学习方法有多种，常见的包括Bagging和Boosting。Bagging方法通过随机抽样生成多个训练集，每个训练集训练一个支持向量机模型，最后将多个模型的预测结果进行平均。Boosting方法则是通过迭代训练多个支持向量机模型，每次迭代都会调整样本的权重，使得前一轮分类错误的样本在下一轮中得到更多的关注，最终将多个模型的预测结果进行加权平均。

支持向量机的集成学习方法可以应用于各种领域的分类问题，例如图像识别、文本分类、金融风控等。在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行支持向量机的集成学习。该平台提供了丰富的机器学习算法和模型集成方法，可以帮助用户快速构建和部署支持向量机模型。

总结：对支持向量机得到的线性分离器进行平均是一种支持向量机的集成学习方法，通过将多个支持向量机模型的预测结果进行平均来提高分类性能。在腾讯云的机器学习平台中，可以使用支持向量机的集成学习方法来解决各种分类问题。