統計學習方法：支持向量機

支持向量機是一種二類分類模型。基本模型是定義在特徵空間上的間隔最大的線性分類器。學習策略就是間隔最大化。 1 線性可分支持向量機和硬間隔最大化 1.1 線性可分支持向量機 輸入由輸入空間轉換到特徵空間，支持向量機的學習是在特徵空間進行的。 學習的目標是在特徵空間中找到一個分離超平面wx+b=0，將實類分到不同的類別。法向量指的一側是正類。 一般當訓練數據集線性可分的時候，存在無數個分離超平面可以將

>>阅读原文<<