深度學習小白——線性分類（SVM）

1、評分函數函數 ----f爲評分函數，即Rd-->Rk的映射，d是特徵維數，k是類別數spa W是權重，b是誤差向量，W是k*d維的，每一行表明一個分類器orm 若b=0，則全部的分類器都不得不過原點，這樣是很差的，因此要加上這個誤差bblog 通常實際操做中，將w和b放到一個矩陣中，因此就要向x中增長一個維度，設爲常量1，這就是默認的誤差維度it 2、損失函數 Loss Function（代價

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