機器學習之SVM(Hinge Loss+Kernel Trick)原理推導與解析

支持向量機（Support Vector Machine, SVM）是一類按監督學習方式對數據進行二元分類的廣義線性分類器（generalized linear classifier），其決策邊界是對學習樣本求解的最大邊距超平面。html SVM使用鉸鏈損失函數（hinge loss）計算經驗風險（empirical risk）並在求解系統中加入了正則化項以優化結構風險（structural ri

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