机器学习笔记 - 线性可分问题

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-03-01 00:17:40 发布 3.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

【机器学习详解】SVM解二分类,多分类,及后验概率输出支持向量机(Support Vector Machine)曾经在分类、回归问题中非常流行。支持向量机也称为最大间隔分类器，通过分离超平面把原始样本集划分成两部分。首先考虑最简单的情况：线性可分支持向量机，即存在一个超平面可以把训练样本分开。 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题；如下左图，在二维平面上有两种样本点x，目标值分别标记为{-1,1}，可以作出无数条直线wTx+b... 阅读详情

给定训练样本集 $D=\{(x_1, y_1), (x_2, y_2), ... , (x_m, y_m)\}, y \in \{-1, 1\}$ , 分类学习最基本的想法就是在样本空间 $D$ 找一个划分超平面, 将不同类型的样本分开, 如下图所示.
这里写图片描述
在样本空间中, 划分超平面可以用线性方程来描述:

w T x + b = 0

$w^Tx + b = 0$
所以超平面可以用

{ w,b} $\{w, b\}$ 来描述, 样本空间中任意点

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机器学习:完全线性可分/近似线性可分/非线性可分的支持向量机 SVM，Support Vector Machine，支持向量机阅读详情

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