SVM详解

一、1.感知机模型： 感知器模型是SVM、神经网络、深度学习等算法的基础;感知器模型就是试图找到一条直线，能够把所有的“+1”类和“-1”类分隔开，如果是高维空间中，感知器模型寻找的就是一个超平面，能够把所有的二元类别分割开。感知器模型的前提是：数据是线性可分的。 目标是找到一个超平面，即：  感知器模型为:  感知器模型正确分类（预测和实际类别一致）：yθx>0（y为实际值，θx为预测值），错误

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