【機器學習】支持向量機（SVM）原理基礎

SVM基本型 假設數據集中有下圖所示的兩類樣本，分類問題就是在樣本空間中找到一條劃分的直線（3維中的平面；N維中的N-1維超平面）將不同的樣本分開，在下圖中有無數條直線可以做到分開樣本。 但是我們需要在所有的劃分直線中取一個最優的。直觀上感受，應該使用距離樣本上最近的點最遠的直線（在兩類樣本「正中間」）。因爲這種劃分對訓練樣本的分類結果魯棒性更好，泛化能力更強。比如上圖左側新增的兩個樣本點，只有黑

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