支持向量機(Support Vector Machine, SVM)
線性SVM SVM的優化目標是最大化分類邊距，邊距是指兩個分離的超平面(決策邊界)間的距離，位於分類邊距上的數據點成爲支持向量。圖中藍線所指的就是支持向量。 計算邊距的大小： 設分類的超平面爲： g ( x ) = w T x + b = 0 g(\bm{x})=\bm{w}^{T}\bm{x}+b=0 g(x)=wTx+b=0 支撐超平面爲 g ( x ) = ± c g(\bm{x})=\pm
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