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今天的文章將要介紹機器學習演算法中的支援向量機(SVM)。
介紹
SVM中，會選出一個超平面(分割輸入變數空間的線)以將輸入變數空間中的點按其類別（0或1）進行分離。在二維空間中可以將其視為一條線，所有的輸入點都可以被這條線完全分開，而SVM學習演算法就是要找到能讓超平面對類別有最佳分離的係數。
圖片來源
https://medium.com/%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90%E9%82%A3%E4%BA%9B%E4%BA%8B/%E5%9C%96%E8%A7%A3%E6%9C%80%E5%B8%B8%E7%94%A8%E7%9A%8410%E5%80%8B%E6%A9%9F%E5%99%A8%E5%AD%B8%E7%BF%92%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95-508d54c9ce99
資料來源
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