支持向量机（SVM）——间隔与支持向量

西瓜书笔记 分类学习最基本的思想是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，但能将训练样本划分的超平面可能有很多，我们需要指导对训练样本局部扰动“容忍”性最好的那个，即通过这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。 在样本空间中，划分超平面描述为： 其中：为法向量，决定了超平面的方向；b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。显然，划分超平面可被法

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