支持向量機（1）-概念及推導

之前一篇文章《Andrew機器學習課程筆記（3）—— K均值、SVM、PCA》有分析過SVM，但感覺不夠系統，也沒有算法落地 本篇及下一篇從「概念及推導」和「算法實現」兩個方面討論SVM 本篇包含：SVM基本概念、線性可分SVM、非線性可分SVM、帶有鬆弛變量的SVM 概念 支持向量機（SVM）是一種二類分類模型，其基本目標是找到一個分類平面，使得兩邊的特徵點與之距離（margin）最大。 　　　

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