SVM原理概述二

前言 通過上篇博客舉的例子，可以明白支持向量機的分類方法就是在數據集上，找到一個超平面作爲決策邊界，並且模型在數據上的分類誤差儘可能小。這節將對SVM作進一步說明。 相關概念 支持向量(Support Vectors) 離決策邊界最近的那些點。決策邊界就是我們找的最佳的那個能夠分隔開兩個種類的超平面，離這個決策邊界最近的那些點就是支持向量。支持向量到決策邊界的距離稱之爲Margin，找最佳的決策邊

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