支持向量机原理（超详细）

支持向量机（SVM）是机器学习算法之一，是二分类算法。给定一组训练样本集，如图，样本数据集是二维的，分散在平面上，需要找到一条直线将数据集分割开。可以分开的直线有很多，我们要找到其中泛化能力最好，鲁棒性最强的直线。这是在平面上的点，如果是在三维空间中，则需要找到一个平面；如果是超过三维以上的维数，则需要找到一个超平面。 超平面的表达式为： 原理举例：wT取（w1,w2），x取（x1,x2）T， 则

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