支持向量机——SVM简介

简介 支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面。但是能将训练样本分开的划分超平面可能有很多，我们的目的就是找到两类训练样本“正中间”的划分超平面。其学习策略是使间隔最大化，最终转换为一个凸二次规划问题的求解。 理论基础 超平面 超平面是由三维空间中的平面向高维推广的概念，其本质是自由度比

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