7.線性SVM（Maximum margin ）

支持向量機(jī)算法support vector machine（SVM），被視為感知器perceptron的擴(kuò)展。perceptron的目的是最小化代價(jià)函數(shù)計(jì)算出來(lái)的誤差，而SVM的思想是最大化邊界（Margin），邊界是分類的超平面和對(duì)應(yīng)類別最近的樣本點(diǎn)之間的距離

支持向量圖示

大的邊界意味著泛化能力很強(qiáng)

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處理非線性可分的情況

引進(jìn)松弛變量（slack variables），這個(gè)變量來(lái)調(diào)節(jié)對(duì)于誤差的容忍度

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對(duì)比線性SVM和Logistic回歸
Logistic回歸是最大化似然函數(shù)
SVM關(guān)注的是決定決策邊界的支持向量

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