SVM学习的基本想法是求解能够正确划分训练数据集（下图中实心黑点与空心点）并且几何间隔最大的分离超平面。如下图所示， w x + b = 0 即为分离超平面作为决策边界，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个（即感知机），但是几何间隔最大的分离超平面却是唯一的。 注：在几何中 ...

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