機器學習-SVM推導

SVM的基本思想 SVM的基本思想非常直觀。設想一個多維平面上散落着正樣本和負樣本，如果能找到一個超平面，恰好能將正負樣本分開，那麼這個超平面就可以用來對樣本進行分類。如下圖所示： 我們的目標是找到圖中的H3。 推導步驟 步驟1 假設空間上的訓練數據集： T={(x1,y1),⋯,(xn,yn)}yi={+1,−1} T = { ( x 1 , y 1 ) , ⋯ , ( x n , y n )

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