機器學習之支持向量機算法（五）

支持向量機（Support Vector Machine） 要解決的問題：什麼樣的決策邊界纔是最好的？ 特徵數據本身如果很難分，怎麼辦？ 計算的複雜度怎麼樣？能實際應用嗎？ 目標：基於上述問題對SVM進行推導 三條線都能夠做分類，但是那一條線最好呢？ 決策邊界：選出來離雷區最遠的（雷區就是邊界上的點，要large margin） 數學推導過程： 這裏我們假設 x 1 x^1 x1 、 x 2 x^

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