支持向量機（SVM）——間隔與支持向量

西瓜書筆記 分類學習最基本的思想是基於訓練集D在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同類別的樣本分開，但能將訓練樣本劃分的超平面可能有很多，我們需要指導對訓練樣本局部擾動「容忍」性最好的那個，即通過這個劃分超平面所產生的分類結果是最魯棒的，對未見示例的泛化能力最強。 在樣本空間中，劃分超平面描述爲： 其中：爲法向量，決定了超平面的方向；b爲位移項，決定了超平面與原點之間的距離。顯然，劃分超平面可被法

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