线性支持向量机的支持向量会复杂一些。如下图首先，定义的样本点为支持向量。其次，每个支持向量到其对应的间隔边界的距离为。推导过程如下。点到超平面的距离公式为：先看正类，正类的间隔边界超平面为：...

支持向量机原理SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类...

支持向量机是一个最大化d的方法将平行线叉到的向量称为支持向量（supportvector）1.训练数据及标签：（x1，y1）...(xn,yn)其中x是向量，y是标签（只能取+1/-1）；2.线性模型（w，b）：其中Ω也是一个...

支持向量机(Supportvectormachines,SVM)是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，他的学习策略就是间隔最大化，同时该方法可以形式化为一个求解图二次规划。支持向量机可分为三类:...

简单的说，支持向量机就是通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力，实现经验风险和置信范围的最小化，从而达到在统计样本量较少的情况下，亦能获得良好统计规律的目的。通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义...

而这个超平面是通过支持向量确定的,机的意思呢就是算法,故支持向量机就是通过支持向量确定划分超平面,从而做到分类及预测的算法。SVM由线性分类开始,所以我们首先来了解一下什么是线性可分。简单来说,在二维空间上,两类点能够被一条...

，即该样本恰好在最大间隔边界上；若，则，此时若，则该样本落在最大间隔内部，若，则该样本被错误分类。对偶理论南瓜书PumpkinBook机器学习-白板推导系列（六）-支持向量机SVM...

支持向量机,因其英文名为supportvectormachine,故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。线性分类器...

支持向量机(supportvectormachine),故一般简称SVM,通俗来讲,它是一种二分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区,因此支持向量机也被称为最大边...

，但是在数学上，没这种说法，数学里的点，又可以叫向量，比如二维点(x,y)就是二维向量，三维度的就是三维向量（x,y,z)。所以“支持点”改叫“支持向量”，听起来比较专业，NB。所以就是支持向量机了。