统计学习方法 第7章 支持向量机（1）

统计学习方法 第7章 支持向量机（1） 支持向量机 是一种二类分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。支持向量机还包括了核技巧，使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。 线性可分支持向量机 假设给定一个特征空间上的训练数据集 其中xi为特征向量，yi为±1，分别表示正类和负类。 若数据集是线性可分的，则通过间隔最大

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