支持向量机学习笔记-SVM
1.核心思想：在样本空间中，通过超平面的方法对样本空间进行划分，使用的是经典的线性方程的方式。W^t*X+b=0 其中W是法向量，决定了超平面的方向，b是位移项--偏移量。 可以联系神经网络算法，输入层与隐层之间的参数传递满足W^t*X+b，其中W是权值，b是偏置 假定分类正确，则认为输出结果y>0，分类错误，则认为输出结果y<0 令样本空间内的点满足如下关系：：W^t*X+b>=1,y=1；W^
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