机器学习技法-Linear Support Vector Machine
大纲 Large-Margin Separating Hyperplane 由于PLA算法的随机性，可能得到多条分割超平面，那么那条是最好的呢？ 直觉告诉我们，最右边的是最好的。为什么呢？ 先给个简单解释，一般情况下，训练样本外的测量数据应该分布在训练样本附近，但与训练样本的位置有一些偏差。若要保证对未知的测量数据也能进行正确分类，最好让分类直线距离正类负类的点都有一定的距离。这样能让每个样本点附
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