统计学习方法——支持向量机

支持向量机是一种二分类模型，他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，间隔最大时它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这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，课形式化为一个求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题，支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 SVM中四个问题： ①SVM思想；间隔最大化。 ②核函数：将原空间的数据

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