線性SVM分類器的工作原理

文章目錄 線性SVM分類器的工作原理 線性SVM損失函數的理解 間隔與支持向量 參數向量 w \boldsymbol {w} w的方向 虛線超平面與支持向量 線性SVM的拉格朗日對偶函數和決策函數 將損失函數從最初形態轉換爲拉格朗日乘數形態 將拉格朗日函數轉換爲拉格朗日對偶函數 求解拉格朗日對偶函數極其後續過程 線性SVM分類器的工作原理 線性支持向量機的分類方法，是在這組分佈中找出一個超平面作爲

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