摘要： 6.1 间隔与支持向量 分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开并选择泛化能力最强的划分超平面。划分超平面可通过如下线性方程描述，其中 W=(w_1;w_2;…;w_d)为法向量，决定了超平面的方向，b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。 样本空间 阅读全文