支持向量机SVM

背景

最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出，并在1995年发表深度学习（2012）出现之前，SVM被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法

机器学习的一般框架

训练集 => 提取特征向量 => 结合一定的算法（分类器：比如决策树，KNN）=>得到结果

介绍

例子

两类？哪条线最好？

蓝色的线和红色的线哪个划分更好?

SVM寻找区分两类的超平面使边际最大

SVM寻找区分两类的超平面（hyper plane), 使边际(margin)最大

总共可以有多少个可能的超平面？无数条如何选取使边际(margin)最大的超平面 (Max Margin Hyperplane)？超平面到一侧最近点的距离等于到另一侧最近点的距离，两侧的两个超平面平行

线性可区分(linear separable) 和 线性不可区分 （linear inseparable)

如图所示下列三个例子均为线性不可分

定义与公示建立

求解

例子