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模式识别基础：支持向量机all.docx

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    支持向量机的基本概念

    支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。SVM的目标是在特征空间中找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点之间的间隔最大化。这个最优超平面不仅能够很好地划分训练数据，还能在未知数据上具有良好的泛化能力。

    1.1超平面和间隔

    在一个二维平面上，超平面可以理解为一条直线。对于高维空间，超平面是一个d?

    w

    其中，w是权重向量，x是样本点，b是偏置项。支持向量机的目标是找到一个最优的w和b，使得这条直线能够最好地分开两类样本点。

    间隔（Margin）是

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