機器學習——SVM算法

支持向量機（SVM）定義： 1、線性可分支持向量機： 給定線性可分的訓練數據集，通過（硬）間隔最大化或者等價的求解相應的凸二次規劃問題學習得到的分離超平面爲：w∗x+b=0w∗x+b=0 以及相應的分類決策函數： f(x)=sign(w∗x)+bf(x)=sign(w∗x)+b。 2、線性支持向量機 給定線性不可分的訓練數據集，通過軟件間隔最大化或者等價的求解相應的凸二次規劃問題學習得到的分離超平

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