SVM梯度下降的理解

超平面：比當前空間少1維的空間，如：一維的超平面是點，二維的超平面是1維。 SVM 分離超平面公式： y = W T ∗ x + b y=W^T *x+b y=WT∗x+b，通過y>0、<0，判斷二分類；即通過超平面把原始空間的內容二分類。計算該公式時，關鍵是(a)如何判斷停止迭代，(b)在每次迭代中計算（w、b、T）；目標是計算出最終的（w，b，T(T表示核函數的值、或者轉置 等等)）。 (1)

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