机器学习笔记6——支持向量机
对间隔分类器的优化 给定一组训练集，通过找到一个决策边界并且将间隔最大化，对训练数据的预测得到的结果就是足够正确的。因而，在分类器中会有一个“缝隙”（几何间隔）将正负向的训练样本分割开来。 现在，我们假设给定的数据集是线性可分的，即可以通过超平面将正负向的训练样本分开。我们如何找到使几何间隔达到最大值的分类器呢？我们可以引出如下优化问题： 我们打算将参数 γ 最大化，使每个训练样本的函数间隔有最小
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