機器學習之支持向量機SVM Support Vector Machine (一) 線性SVM模型與軟硬間隔
一、簡介 SVM是一種二類分類模型，它的目標是利用訓練數據集的間隔最大化找到最優分離超平面。SVM還包括核技巧，使它成爲非線性分類器。 SVM學習方法包含由簡至繁的模型：線性可分SVM（硬間隔SVM）、線性SVM（軟間隔SVM）、非線性SVM。 二、間隔與支持向量 給定訓練樣本集 ，分類學習的目標是基於訓練集D在樣本空間找到一個分離超平面，將不同類別
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