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纯干货笔记（四）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华支持向量机相关知识点

纯干货笔记（四）|机器学习（周志华）《机器学习》期末知识点简要总结_机器学习周志华支持向量机相关知识点 期末考过，总结一下周志华《机器学习》这本书的重点，希望对你有所帮助。这部分主要集中在支持向量机（SVM）上，毕竟这本书的经典之处就在于它。 SVM的核心思想是最大化间隔，这个间隔指的是数据点到超平面的距离。周志华在书中详细解释了如何通过优化目标函数，例如正定约束，来实现这个目标。换句话说，SVM就是要找到一个最佳的超平面，使得不同类别的数据点之间的距离最大化，从而能最准确地划分数据集。 关键公式和概念：间隔向量（w）、偏差项（b）、目标函数，以及正定约束。 记住，SVM的训练目标是最小化分类错误率，同时最大化margin，也就是数据点到超平面的距离。 支持向量：SVM关注的是那些“影响”决策边界的关键数据点，也就是支持向量。 对它们进行优化，就能找到最佳的分类效果。 记住，并非所有的数据点都参与到决策边界的确定中，只有支持向量才起着关键作用。 核函数：当数据点在高维空间中，直接计算距离变得困难时，核函数就派上用场。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）核和Sigmoid核。选择合适的核函数能够有效地将数据映射到适合SVM处理的高维空间。 最后，不要忘记SVM的强大之处在于它的泛化能力。 充分利用训练数据，同时注意避免过拟合，才能保证模型在未见过的数据上也能取得良好的预测效果。希望这些知识点能帮助你更好地理解SVM，并在机器学习的道路上走得更远！ 展开
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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