支持向量机SVM(待补充)
1. 间隔与支持向量 对于用于分类的支持向量机，它是个二分类的分类模型。也就是说，给定一个包含正例和反例（正样本点和负样本点）的样本集合，支持向量机的目的就是基于训练集D在样本空间找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，原则是使正例和反例之间的间隔最大。如下图所示： 在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中w=(w1;w2;w3;…wn)为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项
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