第六章SVM讀書筆記

1.間隔與支持向量 給定訓練樣本集 D = {(X1, Y1)， X2， Y2) , . . . , (Xm, Ym)}, Yi ε{-1，1}，分類學習最基本的想法就是基於訓練集 D 在樣本空間中找到一個劃分超平面、將不一樣類別的樣本分開。 在樣本空間中，劃分超平面可經過以下線性方程來描述: 其中 w = (w1,w2，… ， wd) 爲法向量，決定了超平面的方向; b 爲位移項，決定了超平面與

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