支持向量机 `Support Vector Machines`

作者@ weanl
创建于 2018-12-13T14:20:00
关键词: SVM kernel method
预备知识:

1. 背景介绍

（举个栗子）

2. 特点分析

3. 形式化

(说明：小写字母非加粗，如 $y$ 表示一个值scalar；小写字母加粗，如 ${\bf x}$ 表示一个(列)向量vector；大写字母加粗，如 ${\bf X}$ 表示一个矩阵matrix)
若样本 ${\bf x}$ 分布在 $d$ 维(实数)空间， ${\bf x} \in {\mathbb R}^d$ ，一般样本的分类标签 $y$ 可以在 ${\mathbb R}^1$ 的空间内表示，二分类情况下 $y \in \{ -1, +1\}$ ，带标签的样本(训练)集可以表示为 ${\mathbb S}_{train} = \{ ({\bf x_1}, y_1), ({\bf x_2}, y_2), ..., ({\bf x_M}, y_M)\}$ 。

-1. 参考材料

且听下回分解

最后编辑于：2018.12.21 17:22:39

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