機器學習之支持向量機（SVM）

  上篇博文《機器學習之Rademacher複雜度和VC維》講述了衡量假設集複雜程度即假設集擬合隨機噪聲的豐富性的方法，從這一篇博文開始講述機器學習領域的一個重要算法——支持向量機（SVM）。html   支持向量機是一種二分類模型，基本思路是求出特徵空間中最大間隔的劃分兩個樣本的超平面。這使得其區別於感知機。也就是支持向量機的核心學習策略就是間隔最大化，其形式上也能夠轉化爲求凸二次規劃問題，支持

>>阅读原文<<