机器学习之支持向量机（SVM）
上篇博文《机器学习之Rademacher复杂度和VC维》讲述了衡量假设集复杂程度即假设集拟合随机噪声的丰富性的方法，从这一篇博文开始讲述机器学习领域的一个重要算法——支持向量机（SVM）。html 支持向量机是一种二分类模型，基本思路是求出特征空间中最大间隔的划分两个样本的超平面。这使得其区别于感知机。也就是支持向量机的核心学习策略就是间隔最大化，其形式上也能够转化为求凸二次规划问题，支持
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