SVM-支持向量机算法
Support Vector Machine 要解决的问题：什么样的决策边界才是最好的呢？支持向量机 特征数据本身如果就很难分，怎么办呢？ 计算复杂度怎么样？能实际应用吗？ 目标：基于上述问题对SVM进行推导 决策边界：选出来离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要Large Margin） 距离的计算 .距离 = 向量(x-x')在平面法向量(W)上的投影 把a换成（x-x'
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