天呐草莓
支持向量机(SVM)
给定训练样本集 D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}D = \{(x_1, y_1), (x_2, y_2), \dots, (x_m, y_m)\}D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)},其中 yi∈{−1,+1}y_i \in \{-1, +1\}yi∈{−1,+1}。分类学习最基本的想法就是基于训练集 DDD 在样本空间中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多,我们应该努力去找到哪一个呢?直观上看,应该