线性SVM
为了分割测试数据集,并且提升泛化能力
- 找到一条决策边界
-
使得两个类别距离决策边界最近的点,到决策边界的距离最远
对于hard svm 支撑向量是穿过距离决策边界最近的点,与决策边界平行的直线.
为了分割测试数据集,并且提升泛化能力
使得两个类别距离决策边界最近的点,到决策边界的距离最远
对于hard svm 支撑向量是穿过距离决策边界最近的点,与决策边界平行的直线.
本文标题：10.1 什么是SVM
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