支持向量机SVM的策略和过拟合问题

统计学习方法由三要素构成：模型，策略和算法。web 支持向量机的三要素：算法 模型：分离超平面 w*x+b=0 和决策函数 f(x)=sign(w*x+b)svg 策略：结构风险最小化，具体对于SVM是间隔最大化函数 算法：凸二次规划学习 对于支持向量机的模型和算法，都比较好理解，那它的策略间隔最大化，为何是结构风险最小化呢优化 对于SVM原始的约束最优化问题：xml w^2就是参数向量的L2范数

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