SVM 總結

1. 概述 支持向量機（support vector machines, SVM）是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別於感知機。 SVM的的學習策略就是間隔最大化，可形式化爲一個求解凸二次規劃的問題，也等價於正則化的合頁損失函數的最小化問題。SVM的的學習算法就是求解凸二次規劃的最優化算法 2. SVM 理論 支持向量機的目的是用訓練數據集的間隔

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