2. 基本原理 SVM旨在找到一个划分超平面,使得划分后的分类结果是最鲁棒的,对未见过的样本泛化性最好2。 在样本空间中,划分超平面可以用这个方程进行描述: w T x + b = 0 \boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x}+b=0 wTx+b=0,其中 w = ( w 1 ; w 2 ; . . . ; w d ) \boldsymbol{w}=(w_1;...