背景,在看原理的时候,发现很多地方一知半解的,补充如下. 其他补充: 注:以下的默认为2分类 1.SVM原理: (1)输入空间到特征空间得映射 所谓输入空间即是输入样本集合,有部分情况输入空间与特征空间是相同得,有一部分情况二者是不同的,而模型定义都是定义到特征空间的,特征空间是指所有的输入特征向量,特征向量是利用数值来表示的n维向量,输入空间到特征空间的映射,也就是对所用的特征进行数值量化(本人这么理解),与概率中的随机变量是一样的形式,随机变量是由样本空间到实数集的映射,例如:抛硬币的样本空…