【機器學習】（六）支持向量機

支持向量機基本模型 支持向量機的基本思想是，在如下的樣本集中： 基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同類別的樣本分開 劃分超平面可以表示成如下的線性方程： 其中w爲法向量，b爲位移項，空間內任意一點到以上超平面的距離爲： 則有 距離超平面最近的幾個訓練樣本點使得上式的等號成立，它們被稱爲支持向量（support vector），兩個異類支持向量到超平面的距離之和爲： 稱之爲間隔（mar

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