機器學習-支持向量機的數學討論
1 支持向量機的特點： 泛化錯誤率較低，計算開銷不大，結果容易解釋； 對於參數和核函數選擇敏感 可以適用於標稱型數據和數值型數據 2 SVM解釋如下： 對於二分類問題，尋找其線性可分的可能性。如果能夠實現分割，則稱爲分割超平面。具體的，對於N維數據，需要構建一個(N-1)維的超平面。 由於超平面的構建的多樣性，可以引入支持向量的概念，來量化分割超平面的好壞，從而定義超平面兩側的點到超平面的最小垂直
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