機器學習——SVM（Support Vector Machine）支持向量機原理

線性可分數據 我們定義一條直線，，將上圖的數據分爲藍、紅兩部分，則f(x)稱爲決策邊界（Decision Boundary）,這是非常簡單和高效的，這類可以通過一條直線（或高維超平面）分離的我們稱爲是線性可分的。 但在上圖中，我們可以看到多條線都可以將數據分開，我們要取哪條呢？很顯然，我們要取離所有的點儘可能遠的線，這樣做的理由是輸入數據中有可能有噪聲點的存在，這些數據不應影響分類的準確性，因此，

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