支持向量機(SVM) SMO算法詳解

1.尋找最大間隔 訓練樣本集：D = { (x1, y1) ,  (x2, y2) , ... ,(xm, ym) } , yi ϵ { -1, +1}python 劃分超平面的線性方程：wTx + b = 0（1）算法 樣本空間中任一點x到超平面(w, b)的距離爲：app （2）dom 假設超平面(w, b)能將訓練樣本正確分類，對於(xi, yi) ϵ D， 有：函數  （3）post 間隔

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