Python與機器學習實戰——SVM(1)

SVM 感知器能將線性可分數據集準確分割開，但是從損失函數可以看出，只是分割開了，但是沒有一個最優解，比如： 這樣雖然兩條直線都將數據集分開了，但是如果出現了一個新的數據點，很有可能這個數據點的分割結果是錯誤的。比如這樣： 那麼就需要綠色的這個「超平面」作爲分類輸出才行。這個最有「超平面」就是支持向量機SVM的分類思想。 線性SVM 在感知器中有描述到樣本點 ( x i , y i ) (x_i,

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