支持向量機基本原理

支持向量機的原理簡單概括來說，就是在樣本空間尋找最佳分類面即超平面，將訓練樣本分開。對於樣本空間，可能存在多個劃分超平面將兩類訓練樣本分開，如下圖所示的情況： 那麼從上圖來看顯然正中間的紅色的超平面是我們所要找的超平面，因爲受到訓練樣本數量上的限制以及噪聲、誤差等因素的干擾，該超平面受到的影響最小，即對分類結果最魯棒。 在樣本空間中，我們通過下述方程來描述超平面： 其中w=(w1,w2,……wd)

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