圖a假圖a中設圈出的紅圈和籃圈都是訓練資料，而紫色分割線是我們訓練出來的模型。那麼這個模型就會存在很大問題，比如，新來乙個a點，根據這條線的分割，就會把a點歸類到藍色一邊，然而，真實情況是這個a點離紅色的點更近，那麼這就造成了**的失誤，這是因為這個決策邊界沒有很好的泛化能力。
為了解決這個問題，所以svm來解決上述存在的問題。解決思想是：選擇一條邊界距離紅色和藍色的最近的點都要最遠，那麼這條邊界就是乙個非常好的決策邊界。那麼如何尋找這條線呢？這就需要借助支援向量，如下圖中的線a和b，離將來的最優分割線最近的樣本點所構成的線就是支援向量，然後取這兩條線中間的線就是最優的決策邊界，這條邊界將會有很強的泛化能力。如下圖b所示：
支援向量機（SVM）
簡介 術語 支援向量機 svm 是乙個類分類器，正式的定義是乙個能夠將不同類樣本在樣本空間分隔的超平面。換句話說，給定一些標記 label 好的訓練樣本 監督式學習 svm演算法輸出乙個最優化的分隔超平面。首先我們假定有乙個未知的欲分類的集合，可以進行分割，但是我們不知道分割的函式 超平面，也叫真實...
支援向量機SVM
支援向量機svm support vector machine 是機器學習領域的乙個有監督的學習模型。一 簡介 支援向量機建立在統計學習理論的基礎之上。統計學習理論 statistical learning theory簡稱slt 是一種處理小樣本的統計理論 為研究有限樣本情況下的統計模式識別和更廣...
SVM支援向量機
在機器學習領域，很多時候會用到分類的一些演算法，例如knn，貝葉斯。我們可以把分類的樣本簡單除暴的分為兩種型別。線性可分和非線性可分。可以使用乙個非常簡單的例子來解釋什麼是線性可分，什麼是線性不可分。a 線性可分的2類樣本 b 非線性可分的2類樣 已知乙個線性可分的資料集,其中x表示乙個n維向量，當...