支持向量機——SVM簡介

簡介 支持向量機（support vector machines，SVM）是一種二分類模型，分類學習最基本的想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面。但是能將訓練樣本分開的劃分超平面可能有很多，我們的目的就是找到兩類訓練樣本「正中間」的劃分超平面。其學習策略是使間隔最大化，最終轉換爲一個凸二次規劃問題的求解。 理論基礎 超平面 超平面是由三維空間中的平面向高維推廣的概念，其本質是自由度比

>>阅读原文<<