摘要： 最优超平面(分类面) 如图所示, 方形点和圆形点代表两类样本, H 为分类线,H1, H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线, H1、H2上的点（xi, yi）称为支持向量， 它们之间的距离叫做分类间隔(margin)。中间那条分界线并不是唯一的，我们可以把它稍微旋转一下，只要不分错。所谓最优分类面(Optimal Hyper Plane)就是要求分类面不但能将两类正确分开(训练错误率为0),而且使分类间隔最大。推广到高维空间，最优分类线就变为最优分类面。支持向量是那些最靠近决策面的数据点，这样的数据点是最难分类的，因此,它们和决策面的最优位置直接相关。 我们有两个 ma.. 阅读全文