机器学习之SVM(支持向量机)算法详解

1-1 基本流程 一、概念： SVM：寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。而我们求得的w就代表着我们需要寻找的超平面的系数 与超平面的距离表示分类的确信度， 距离越远则分类正确的确信度越高 超平面方程 一条直线方程， 其中m是斜率， c是直线在y轴的截距：y = mx + c 超平面的一般方程如下： wTx=0 w T x = 0 其中w和x是向量， w^Tx是两个向量的点积。 向量w通

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