【SVM】Some refined knowledge points about Support Vector Machines [part 1]
支持向量机(SVM)定义 ●在一个二分类数据集中，存在着多个划分“超平面”，这些超平面可以用以下方程表示： 为法向量，决定了超平面的方向 为位移项，决定了超平面与原点之间的距离 ●样本空间中任意点 到超平面的距离可写为： ●距离超平面最近的几个样本点组成“支持向量(support vector)”，两个异类支持向量到超平面的距离之和（间隔）为： 证明附后 从上面的式子看，间隔似乎只与 有关，但事实
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