李航統計學習－支持向量機（SVM）之我的理解

支持向量機 是一種 二分類模型 SVM 不同於 感知機   是因爲 SVM學習策略是間隔最大化，可以將該問題理解爲凸二次規劃問題，也可以將該問題理解爲正則化的合葉損失函數最小化問題 支持向量機學習方法 可以從簡單到繁雜分成三種：  線性可分支持向量機（可以使用硬間隔最大化學習線性分類器），  線性支持向量機（使用軟間隔最大化學習），  非線性支持向量機（使用核技巧以及軟間隔最大化） 現在給支持向量

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