《统计学习方法，李航》：7、支持向量机support vector machine（1）

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本文详细介绍了支持向量机（SVM）的基础知识，包括线性可分支持向量机的定义、函数间隔与几何间隔的概念，以及线性硬间隔支持向量机的求解方法。通过凸二次规划和对偶问题的探讨，阐述了求解最优分类超平面的过程，并提出线性软间隔支持向量机的概念，用于处理包含异常点的数据集。

0）基础知识——线性可分支持向量机定义；函数间隔和集合间隔定义

1）线性硬间隔支持向量机

2）凸二次规划最优解求法——对偶方法

3）线性硬间隔支持向量机学习算法及简单实例

4）线性软间隔支持向量机


5）核函数

6）非线性支持向量机

7）序列最小最优化算法（SMO算法）

8）支持向量




0）基础知识——线性可分支持向量机定义；函数间隔和集合间隔定义

    SVM是一个二类分类模型，对于线性可分的数据集（注意此时y∈{+1，-1}）有如下定义：


    由上面的内容引出函数间隔定义如下：

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