机器学习——SVM算法

支持向量机（SVM）定义： 1、线性可分支持向量机： 给定线性可分的训练数据集，通过（硬）间隔最大化或者等价的求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为：w∗x+b=0w∗x+b=0 以及相应的分类决策函数： f(x)=sign(w∗x)+bf(x)=sign(w∗x)+b。 2、线性支持向量机 给定线性不可分的训练数据集，通过软件间隔最大化或者等价的求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平

>>阅读原文<<