機器學習總結（三）：SVM支持向量機（面試必考）
基本思想：試圖尋找一個超平面來對樣本分割，把樣本中的正例和反例用超平面分開，並儘量的使正例和反例之間的間隔最大。面試 算法推導過程：算法 （1）代價函數：假設正類樣本y =wTx+ b>=+1,負類樣本y =wTx+ b<=-1,兩條邊界之間的距離爲2/||w||，最大化這個距離，應該最小化||w||，約束條件的目的是爲了保證正類樣本位於H1右邊，負類樣本位於H2左邊，因此原始的代價函數就爲：函數
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