機器學習sklearn之SVM推導（一）

首先，先由感知機入手，簡單的說明了一下，感知機的工作原理和他的目標函數，下圖是對他的解釋與說明，當然最後的梯度下降求法並不是最好的方法，可以使用對偶法進行求解，這裏不做過多的解釋了。好，上圖，手寫，有點醜！從感知機的原理中，我們可以類比出SVM的基本思路，當然SVM也是在感知機的基礎上做的，不然怎麼說感知機是神經網絡、機器學習的鼻祖呢… 這裏的關鍵部分是兩個概念，一個是幾何間隔，一個是函數間隔，然

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