支持向量机专题——线性可分支持向量机

原文 支持向量机(support vector machine, SVM)是一种经典的分类器，其主要思想是学习一个在特征空间上使间隔最大的分类器。支持向量机的学习可以看成是一个求解凸二次规划问题的过程，同时也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 支持向量机可以分为：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机三种。当训练数据线性可分时，可通过硬间隔最大化，学习一个线性可分支持向量机（也

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