SVM详解（二）

1.SVM模型 ——基本模型是特征空间上的间隔最大的线性分类器，使用核技巧使它成为非线性分类器 ——SVM学习策略是间隔最大化，可形式化成一个求解凸二次规划的问题 ——SVM等价于正则化的合页损失函数（hinge loss）的最小化问题。 2.SVM由简至繁的模型 线性可分支持向量机（硬间隔支持向量机）——>线性支持向量机（软间隔支持向量机）——>非线性支持向量机（使用核技巧和软间隔最大化） 3.

>>阅读原文<<