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支持向量机（一）支持向量机（suport vector machines,SVM）,一种二类分类模型基本模型：定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。（与感知机的区别）核技巧的引入使它成为实质上的非线性分类器。学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。支持向量机学习方法模型有三种：线性可分支持向量机（linear support vector machine in linearly ...

线性可分支持向量机与硬间隔最大化1.线性可分支持向量机一般地，训练数据线性可分，存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开。感知机利用误分类最小的策略，求得分离超平面，解有无穷多个。线性可分支持向量机利用间隔最大化求最优分离超平面，解唯一。定义1（线性可分支持向量机）：给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为以及相应的分类决策函数，称为线性可分支持...