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机器学习(3)：支持向量机（SVM）
1. 背景：
1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出
1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出，并在1995年发表
1.3 深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法
2. 机器学习的一般框架：
训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果
总共可以有多少个可能的超平面？无数条
如何选取使边际(margin)最大的超平面 (Max Margin Hyperplane)？
超平面到一侧最近点的距离等于到另一侧最近点的距离，两侧的两个超平面平行
3. 线性可区分(linear separable) 和 线性不可区分 （linear inseparable)
4. 定义与公式建立
超平面可以定义为：WX+b
W: 权重 , n是特征值的个数
X: 训练实例
b: bias
5. 求解：
6. 实例：
7.
机器学习(3)：支持向量机（SVM）
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