svm超詳細推導

   支持向量機是一種二分類模型，他的基本想法就是基於訓練集和樣本空間中找到一個最好的劃分超平面，將兩類樣本分割開來，首先你就要知道什麼樣的劃分發才能稱爲「最」好劃分   看上圖，二維平面上有兩類樣本，一類是用‘+’表示，另一類用‘-’表示，那麼中間那幾條劃分線每條都能將兩類樣本分割開來，但我們我們一眼就注意到中間那條加粗的劃分超平面，似乎他是最好的，因爲兩類的樣本點都離他挺遠的，專業點說就是該劃

>>阅读原文<<