支持向量机(Support Vector Machine, SVM)
线性SVM SVM的优化目标是最大化分类边距，边距是指两个分离的超平面(决策边界)间的距离，位于分类边距上的数据点成为支持向量。图中蓝线所指的就是支持向量。 计算边距的大小： 设分类的超平面为： g ( x ) = w T x + b = 0 g(\bm{x})=\bm{w}^{T}\bm{x}+b=0 g(x)=wTx+b=0 支撑超平面为 g ( x ) = ± c g(\bm{x})=\pm
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