SVM(support vector machines)支持向量機

1 線性可分支持向量機和硬間隔最大化 1.1 定義 給定線性可分訓練數據集，通過間隔最大算法或等價求解凸二次規劃問題學得分離超平面： w ∗ ⋅ x + b ∗ = 0 w^*\cdot x+b^*=0 w∗⋅x+b∗=0 相應的分類預測函數是： f ( x ) = s i g n ( w ∗ ⋅ x + b ∗ ) f(x)=sign(w^*\cdot x+b^*) f(x)=sign(w∗⋅x

>>阅读原文<<