機器學習筆記(4)——支持向量機(SVM)

SVM 支持向量機 SupportVectorMachine 1. 概念 SVM是個二分類的分類模型。也就是說，給定一個包含正例和反例（正樣本點和負樣本點）的樣本集合，支持向量機的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割，把樣本中的正例和反例用超平面分開，但是不是簡單地分看，其原則是使正例和反例之間的間隔最大。學習的目標是在特徵空間中找到一個分類超平面wx+b=0，分類面由法向量w和截距b決定。分類超

>>阅读原文<<