#SVM

线性可分 SVM import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import SVC # "Support vector clas...

线性可分 SVM 学习的训练数据本身就是线性可分的，可以很清晰地在特征向量空间里分成正集和负集。 线性可分 SVM 正负样本之间的间隔叫做“硬间隔”，也就是说在这个“隔离带”里面，肯定不会出现任何训练样本。 我们不难想到...

一般情况下，我们就用 $x$ 代表一个函数的自变量。这个 $x$ 本身可以是多维的。 而且，同一个函数可能同时既有等式约束条件，又有不等式约束条件。 主问题 现在我们考虑在 $d$ 维空间上有 $m$ 个等式约束条件和 ...