【机器学习】支持向量机（SVM）原理基础
SVM基本型 假设数据集中有下图所示的两类样本，分类问题就是在样本空间中找到一条划分的直线（3维中的平面；N维中的N-1维超平面）将不同的样本分开，在下图中有无数条直线可以做到分开样本。 但是我们需要在所有的划分直线中取一个最优的。直观上感受，应该使用距离样本上最近的点最远的直线（在两类样本“正中间”）。因为这种划分对训练样本的分类结果鲁棒性更好，泛化能力更强。比如上图左侧新增的两个样本点，只有黑
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