【機器學習筆記17】支持向量機

【參考資料】 【1】《統計學習方法》 基本概念 當訓練數據線性可分時，通過硬間隔最大化，學習一個線性的分類器，即線性可分支持向量機，又稱硬間隔支持向量機； 當訓練數據近似線性可分時，通過軟間隔（增加一個鬆弛因子）後學習一個線性的分類器，即軟間隔支持向量機； 當訓練數據不可分時，通過使用核技巧及軟間隔最大化，學習非線性支持向量機 SVM的定義: 輸入: 給定一個特徵空間上的訓練數據 T = { (

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