机器学习-支持向量机原理
支持向量机做为传统二分类分类器,其能处理线性可分数据,也能处理线性不可分数据(利用核函数),是一种非常重要和受欢迎的分类算法. 支持向量机的决策边界可以做个形象的定义 决策边界：选出来离雷区最远的（雷区就是边界上的点，要Large Margin） 对于目标函数的计算问题 可以转换为距离的计算问题 决策方程的定义 优化的目的: 同一个点 也许都是最近点 但是 决策边界可以 变化 也就是间隙 会有所不
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