线性SVM分类器的工作原理
文章目录 线性SVM分类器的工作原理 线性SVM损失函数的理解 间隔与支持向量 参数向量 w \boldsymbol {w} w的方向 虚线超平面与支持向量 线性SVM的拉格朗日对偶函数和决策函数 将损失函数从最初形态转换为拉格朗日乘数形态 将拉格朗日函数转换为拉格朗日对偶函数 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程 线性SVM分类器的工作原理 线性支持向量机的分类方法，是在这组分布中找出一个超平面作为
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