機器學習技法筆記--- Linear SVM

1）引入 線性可分的情況下，下面哪條線（或者哪個面）算是最好的？ 2）爲什麼選擇的超平面（線）Hyperplane要離Xn最遠？ 因爲如果未來的數據X ≈ 已測的數據Xn（也就是看做有一些測量誤差noise），那麼一旦超平面過近，就有可能導致分類錯誤 超平面越遠，所容忍的噪聲越多（噪聲是導致過擬合的原因之一） 3）怎樣的Hyperplane纔算是最遠？ 可以看成把一根線不斷地往兩邊加粗，直到某一邊

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