【機器學習】推導支持向量機SVM二分類

　　現實生活中，平面有兩個座標，平面空間能夠表示爲 Φ(x,y)=[ab][xy] ;三維空間表示爲 Φ(x,y)=[abc]⎡⎣⎢⎢xyz⎤⎦⎥⎥ 。咱們須要處理的信息包含多個特徵，即包含更多的維度，咱們能夠創建抽象的超空間來放置這些信息。其中超平面定義爲 wTx+b=0 。 x 是信息的特徵向量。 　　SVM中文叫支持向量機。設想超空間中有兩個可分離的集合，咱們能夠用無限個超平面來分離這兩個集

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