机器学习——SVM

一·支持向量机 SVM

1.SVM是什么？

2.怎么学习SVM？

3.为什么学习SVM？

1.SVM 是什么？

桌上有两种颜色的球，要求用一根棍分开它们，尽量在放更多球之后仍然适用。

nn神经网络也就是深度学习会有弯曲的曲线构成，后面说神经网络

没有构建曲线的方法实现数据的分类。 原来数据在2维平面， 将数据通过映射到3维空间，然后用屏幕分割

二点到直线的距离

超平面的问题

这部分是预测结果

yi是预测结果

算完后会有距离的结果

步骤

1所有的训练数据集的点，离公式最近的数据

2在 w 为何值的情况是的 y 最大

三·如何实现步骤

四·SVM最难的部分

最小二乘法是求极值的无约束条件