sklearn的机器学习之路：支持向量机（SVM）
1. 基础概念 什么是SVM：支持向量机就是使用一条直线（二维）或超平面（多维）将数据分红两类，同时保证离超平面最近的点与超平面的间隔尽量小。 支持向量：离超平面最近的几个训练样本，且知足 间隔（margin）：分类不一样的支持向量之间的距离 γ=2∥w∥ γ = 2 ‖ w ‖ 。 对偶问题：在求解分类器时过于复杂，为了简化问题，咱们将目标函数和约束函数融入新的函数，即便用拉格朗日乘子法获得“对
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