机器学习算法总结之支持向量机（一）

1.回顾感知机模型 在感知机原理小结中，我们讲到了感知机的分类原理，感知机的模型就是尝试找到一条直线，能够把二元数据隔离开。放到三维空间或者更高维的空间，感知机的模型就是尝试找到一个超平面，能够把所有的二元类别隔离开。对于这个分离的超平面，我们定义为wTx+b=0，如下图。在超平面wTx+b=0上方的我们定义为y=1,在超平面wTx+b=0下方的我们定义为y=−1。可以看出满足这个条件的超平面并不

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