周志華 機器學習 Day9

支持向量機 間隔與支持向量 給定訓練樣本集D，分類學習最基本想法就是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不用類別的樣本分開。 在樣本空間中，劃分超平面可通過如下線性方程來描述： 其中w爲法向量，決定了超平面的方向；b爲位移項，決定了超平面與原點之間的距離。 樣本空間中任一點x到到超平面（w，b）的距離可寫爲 假設超平面（w，b）能將訓練樣本正確分類，即對於（xi,yi）∈D，有 如下圖所

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