机器学习笔记整理（四）——支持向量机分类

1.间隔最大化分类 分离超平面：，使用分离超平面将正负样本分割开，即求解为正的w,r 将经过缩放变形为，这样更容易处理 最优解 可以最充分的分离正负样本的解，即，如下图： 最优解对应的分类器即硬间隔支持向量机分类器 2.用于线性模型的支持向量机分类器 硬间隔&软间隔 硬间隔支持向量机分类器：适用于样本线性可分的情况 软间隔支持向量机分类器：适用于样本线性不可分的情况，即允许一定的误差 硬间隔支持向

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