機器學習入門學習筆記（五）支持向量機

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，將不同類別的樣本分開。 1、超平面 在樣本空間中，劃分超平面可通過如下線性方程來描述：wTx+b=0 其中 w= (w1; w2; ……; wd) 爲法向量，決定了超平面的方向；b爲位移項，決定了超平面與原點之間的距離。 問題：能將訓練樣本分開的劃分超平面可能有很多，如何選擇？ 直觀上看，應該去找位於兩類訓練樣本 「正中間」 的劃

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