機器學習筆記整理（四）——支持向量機分類

1.間隔最大化分類 分離超平面：，使用分離超平面將正負樣本分割開，即求解爲正的w,r 將經過縮放變形爲，這樣更容易處理 最優解 可以最充分的分離正負樣本的解，即，如下圖： 最優解對應的分類器即硬間隔支持向量機分類器 2.用於線性模型的支持向量機分類器 硬間隔&軟間隔 硬間隔支持向量機分類器：適用於樣本線性可分的情況 軟間隔支持向量機分類器：適用於樣本線性不可分的情況，即允許一定的誤差 硬間隔支持向

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