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支持向量机 1、准备知识 1.1 VC 维 VC 维的传统定义是：对一个指示函数集，如果存在H 个样本能够被函数集中的函数按所有可能的2H 种形式分开，则称函数集能够把H 个样本打散，函数集的VC 维就是它能打散的最大样本数目H 。若对任 意数目的样本都有函数能将它们打散，则函数集的VC 维是无穷大，有界实函数的VC 维可以通过用一定的 阈值将它转化成指示函数来定义。 VC 维反映了函数集的学习能力，VC 维越大则学习机器越复杂（容量越大），遗憾的是，目前尚没有通 用的关于任意函数集VC 维计算的
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