根据统计学习理论，支持向量机应该在样本中建立最优分类面（ OSH ， optimal separating hyperplane），该分类面可以使被分开的两类样本的间隔最大。
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...习理论所改良的类神经网路， 其最初是设计来进行二元分类，主要目的是要建立一个最佳区隔超平面(optimal separating hyperplane) ，使得两个不同类别的资料间具有最大距离的边界 (margin)，但通常资料是不可被线性区隔的，因此支援向量机会将输入空间映射 至高...
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在众多 超平面中，能使两类边界距离最大的超平面，称为最 优超平面（optimal separating hyperplane，OSH），其 对应两类的边界称为最优边界（optimal margin， OM），最优超平面对测试样本集具有...
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