SVM詳解

一、1.感知機模型： 感知器模型是SVM、神經網絡、深度學習等算法的基礎;感知器模型就是試圖找到一條直線，能夠把所有的「+1」類和「-1」類分隔開，如果是高維空間中，感知器模型尋找的就是一個超平面，能夠把所有的二元類別分割開。感知器模型的前提是：數據是線性可分的。 目標是找到一個超平面，即：  感知器模型爲:  感知器模型正確分類（預測和實際類別一致）：yθx>0（y爲實際值，θx爲預測值），錯誤

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