周志华 机器学习 Day9

支持向量机 间隔与支持向量 给定训练样本集D，分类学习最基本想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不用类别的样本分开。 在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中w为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。 样本空间中任一点x到到超平面（w，b）的距离可写为 假设超平面（w，b）能将训练样本正确分类，即对于（xi,yi）∈D，有 如下图所

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