支持向量机SVM(1)

通过看台湾大学林轩田老师机器学习课程，把svm理解过程梳理下来 主要是四步：1，svm介绍  2，svm对偶问题解法 3，svm核函数  4，svm的soft软分类 svm介绍 现在介绍的资料都是线性可分的，svm可以理解为线性的二元分类问题，线性分类的线如何划分使模型更加强壮，而且能容忍更多噪声，就是svm要解决的问题。 要寻找这样的直线：在众多直线中，每个划分方法都会有资料点到直线的最小值，在

>>阅读原文<<