支持向量机(Support Vector MachinesSVM)

文章目录1. 线性可分SVM 与 硬间隔最大化1.1 线性可分SVM1.2 函数间隔、几何间隔1.3 间隔最大化2. 线性SVM 与 软间隔最大化2.1 线性SVM3. 非线性SVM 与 核函数3.1 核技巧/核函数3.2 常用核函数3.3 非线性SVM分类4. 序列最小最优化算法5. sklearn SVC 实例6. 课后习题 支持向量机(SVM)是一种二类分类模型。 支持向量机还包括核技巧,实质上是非线性分类器。 学习策略:间隔最大化 学习算法:求解凸二次规划的最优化算法。 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化(hard margin maximization),学习一个线性的分类器,即