【機器學習】SVM線性可分

Introduction 支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是定義在特徵空間中的最大間隔線性分類器，對於非線性可分的數據，SVM引入核方法（kernel trick）使它實質上成爲非線性分類器。SVM 有兩種解釋 求解間隔最大的分類平面，這種情況可以轉化爲一個求解凸二次規劃的問題，一般轉換爲對偶問題求解； Hinge Loss，通過經驗風險最小化，採取 Hinge

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