超平面法向量及函数间隔最大化（SVM）

           二、函数间隔最大化 接着，理解了超平面的方程后，类似于前面所讲的分类方法，还需要找到两类样本点之间离得最近的那一部分点（称之为支持向量），并将问题同样转化为找到中间一个超平面将这部分样本点划分开，此时又涉及到这些样本点到超平面的距离（即支持向量到超平面的距离），关于样本点到超平面的距离，可以如下去通俗的理解： 假设给定一个训练数据集T，x表示特征组成的向量，y表示分类结果，T

>>阅读原文<<