SVM最大间隔超平面学习笔记及对函数间隔设置为1的思考

SVM(支持向量机)最初是一种解决二分类的有监督学习算法，其目的在于：在给定两类样本的数据集的前提下，寻找一个将两类样本分隔开的超平面(separating hyperplane)，并且使得两类样本之间的边界间隔(margin)最大化。最终得到的超平面被称为决策边界(decision boundary)。 本文主要内容分为以下几点： 介绍什么是超平面 分隔超平面的定义 最大间隔超平面的介绍 为什么

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