基本概念
- 超平面：分类的决策边界，N 维的数据集需要 N-1 维的超平面
- 支持向量：离分隔超平面最近的那些点
- 间隔（Margin）：支持向量到超平面的距离
- 核函数（kernal）：将低维数据映射到高维，使非线性可分问题转化为线性可分
最大化最近点的距离.png
参考资料
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/understaing-support-vector-machine-example-code/
最大化最近点的距离.png
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/10/understaing-support-vector-machine-example-code/
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本文标题：机器学习-SVM
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/rpeolxtx.html
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