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MACHINELEARNING机器学习第10章支持向量机图中是一个样本空间，里面有一些样本点，分成红色和蓝色两类。逻辑回归是要找到一根决策边界，由决策边界把数据分成两类。但可能存在这样一些数据，可能存在多条决策边界。10.支持向量机支持向量机SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量机逻辑回归定义了一个损失函数，通过最小化损失函数求出决策边界。假设逻辑回归算法最后求出的是这样一根直线，它在前面的所给的样本空间中表现很好，但新来这样一个样本，那么很有可能它的分类结果是错误的。

左图决策边界的泛化效果不够好，因为它离红色样本点太近了。那么怎样的决策边界泛化能力比较好？

看上去右侧图直线的泛化能力要更好一点。10.支持向量机支持向量机SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量机离这根直线最近的点有3个，让这3个点离这根直线的距离尽可能地远。也就是说，让这个决策边界既离红点尽可能远，也离蓝点尽可能远。于是得到了这样的决策边界。它不仅将训练数据划分开，还期望它的泛化能力尽可能好。它把对泛化能力的考量直接放到了算法的内部。把以上的思考用数学方式表达出来就是，让离决策边界最近的三个点，到决策边界的距离应该是一样的并且尽可能地大。基于这三个点又找两根与决策边界平行的直线。这两根直线定义了一个区域。这个区域中不再有任何点。10.支持向量机支持向量机SVM（SupportVectorMachine）第10章支持向量机SVM要最大化margin，即图中两根直线之间的距离最远。10.支持向量机支持向量机

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