机器学习之线性支持向量机（机器学习技法）

胖的就是好的（以二元分类为例） 直觉的选择 现在我们已经能够分割线性的资料了，但是由于以前的算法（PLA，Pocket，etc.）具有一些随机性所以我们得到的线性模型不尽相同。如下图： 在图中所有的模型（超平面）都能够分割样本中的资料，而且在VC上限的保证下这3个模型好像没有什么不同。但是仅仅凭借直觉我们可能会选择第3个仿佛有什么好处。 一个全新的角度 我们做机器学习的目标就是模型要在测试的资料上

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