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模式识别基础：分类器设计_（7）.支持向量机SVM设计.docx

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    支持向量机SVM设计

    什么是支持向量机（SVM）

    支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种基于监督学习的分类方法，广泛应用于模式识别和分类任务中。SVM的核心思想是通过找到一个超平面来最大化不同类别之间的间隔，从而实现分类。这个超平面不仅能够准确地分离训练数据，还能够在新的未见过的数据上具有良好的泛化能力。

    SVM的基本原理

    线性可分情况

    在最简单的情况下，假设数据集是线性可分的，即存在一个超平面可以将不同类别的数据完全分开。超平面可以表示为：

    w

    其中，w是权重向量，x是输入特征向量，b是偏置项。SVM的目标是找

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