【数据挖掘机器学习】总结5：听徐老师讲课第五集

支持向量机(Support Vector Machines):

找中间地带（缓冲区），希望中间地带宽一些；若窄，预测的时候，很有可能分错类。

Soft Margin Classification：

$\varphi (w)=\frac{1}{2}w^{T}w+c\sum \xi i$

c表示容忍度，即，既要考虑到错误的多少，又要考虑到中间地带的宽度。

若不考虑c，则很有可能过拟合。

Non-linear SVMs（非线性）：

升维，数据之间的距离增加。

“Kernal Trick”

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