SVM最大間隔超平面學習筆記及對函數間隔設置爲1的思考

SVM(支持向量機)最初是一種解決二分類的有監督學習算法，其目的在於：在給定兩類樣本的數據集的前提下，尋找一個將兩類樣本分隔開的超平面(separating hyperplane)，並且使得兩類樣本之間的邊界間隔(margin)最大化。最終得到的超平面被稱爲決策邊界(decision boundary)。 本文主要內容分爲以下幾點： 介紹什麼是超平面 分隔超平面的定義 最大間隔超平面的介紹 爲什麼

>>阅读原文<<