硬间隔SVM SVM被提出来, 解决模式识别中, 数据的分类问题,属于有监督算法中的一种, 如上图所示, 于其他的线性回归方式不同, SVM企图去寻找一个最完美的超平面, 因为能正确分类样本的线, 它有很多条, 有时候, 像LR一样的模型, 当数据有噪声的时候,很容易越过分类边界, 造成误分类. 而SVM就是确保在分类正确的前提下, 使得数据点与分类之间的间隔最大化,所以, 目的也很明确了, 第一是要寻找这个最大间隔, 也就是这两条边界线到底是多少,其次是保证样本分类正确. SVM被表示为参数和