支持向量機理解

支持向量機是一種非常有效的分類算法，至少在深度學習沒有火起來之前，是很受歡迎的。線性可分和非線性可分的樣本都能處理。最先我們分割樣本的思路就是找到一個最佳的超平面（直線）把正負樣本很好的分離。 經過深入的實驗，然後你會發現這個最佳超平面不是那麼好找的，以下的直線都能很好的分割樣本，而這樣的直線可能有無數條，你怎麼辦？ 這時候就引入間隔的概念，r = y(wT x+b)>0 就說明分對了，這是函數間

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