分類學習的基本思想：基于訓練集D，在樣本空間中找到一個劃分超平面，將不同類別的樣本分開，
而支持向量機就是想要找到一個最“正中間”的劃分超平面將不同類別的樣本劃分，也就是下圖中加粗的那條線，因為這種情況下，該劃分超平面產生的分類結果是最魯棒的，對未知樣本的泛化能力最強，
那么，首先來描述一下超平面：
如下圖6.2所示，我們將距離超平面最近的這幾個訓練樣本點，也就是使得上式(6.3)等號成立的點，稱為“支持向量”（support vector），其中兩個異類支持向量到超平面的距離之和為
稱為“間隔”（margin），
想要找到最大間隔，問題轉化成找到式6.3中約束的引數w和b，使得γ最大，
為了最大化間隔，需要消化||w||^2.
這就是支持向量機的基本型，
接下來，使用拉格朗日乘子法來解決這個問題，
所有圖片公式來自Datawhale，
待更新…
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標籤：AI
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