支持向量机基本原理

支持向量机的原理简单概括来说，就是在样本空间寻找最佳分类面即超平面，将训练样本分开。对于样本空间，可能存在多个划分超平面将两类训练样本分开，如下图所示的情况： 那么从上图来看显然正中间的红色的超平面是我们所要找的超平面，因为受到训练样本数量上的限制以及噪声、误差等因素的干扰，该超平面受到的影响最小，即对分类结果最鲁棒。 在样本空间中，我们通过下述方程来描述超平面： 其中w=(w1,w2,……wd)

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