支持向量機（SVM）

1 間隔與支持向量機 分類學習最基本的想法就是基於訓練集在樣本空間找到一個劃分超平面，將不一樣類別的樣本分開。劃分超平面能夠經過以下的線性方程來描述： (1) 其中爲法向量，決定了超平面的方向；爲位移項，決定了超平面和原點之間的距離。樣本空間中任意點到超平面的距離可寫爲： (2) 令 (3) 以下圖使得（3）等號成立的距離超平面最近的這幾個訓練樣本點稱爲「支持向量」（support vector）

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