贾浩楠 发自 凹非寺
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SVM 由线性分类开始
理解SVM，咱们必须先弄清楚一个概念：线性分类器。
给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。 如果用x表示数据点，用y表示类别（y可以取1或者-1，分别代表两个不同的类），一个线性分类器的目标是要在n维的数据空间中找到一个超平面（hyper plane），将x的数据点分成两类，且超平面距离两边的数据的间隔最大。
△2维坐标系中，超平面是一条直线
处理异常值
有时，对于某些点（x（i），y（i）），分类器可能会做出错误操作。
约束凸优化问题
为了克服约束凸优化问题，采用PEGASOS算法。
非线性分类
参考链接
—完—
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