人工智能原理及应用：第6章-支持向量机PPT教学课件.pptx

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人工智能原理及应用第 6 章支持向量机 支持向量机原理 对偶问题 核函数 正则化 支持向量回归 分类学习通常是在特征空间中找到一个分离超平面，从而将不同类别的实例划分开，该分离超平面在特征空间可表示为由法向量 ω 和截距 b 决定的线性方程： 支持向量机原理0 bω x 当训练数据集线性可分时，通常会存在很多个甚至无穷多个分离超平面能将两类数据正确分开，如右图所示。这就带来了一个问题：哪一个才是最好的分离超平面呢？ 直观上，应该去找位于两类样本正中间的分离超平面， 支持向量机原理例如，图中红色的超平面，其对样本局部扰动的容忍性最好，对未见样本的泛化能力最强。那么，如何确定这个位于两类样本正中间的分离超平面呢？ 用点 x 距离分离超...

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