证明题，某数据集线性可分，如果存在一个超平面可以把这个数据集分成两类，那么一定存在若干个超平面把这个数据集分成两类
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- 2018-07-23 08:41guoziqing506的博客 由简入难，我先来介绍最简单的，通过训练线性可分的数据分类。 在我写的SVM的第一篇博客中，已经大致介绍了SVM是做什么的，大概是怎样一个思路，所以本文我们直接进入正题，从介绍最大边缘超平面的计算方法开始。 ...
- 2022-08-29 22:30HS_Jack_ZZZ的博客 在线性可分的情况下，我们讨论了[感知器](https://blog.csdn.net/HS_Jack_ZZZ/article/details/126363102?spm=1001.2014.3001.5502)的用法，可以发现在解区间有无限多的解向量。在感知器方法中，我们用梯度下降法...
- 2021-04-22 12:31机器学习的一个基本问题是如何处理相似的输入给出相似的输出，这可以通过核函数来实现，核函数能够将原始数据映射到一个高维特征空间，使得在原始空间中非线性可分的数据在高维空间中可能线性可分。而损失函数用于...
- 2021-02-19 21:56Clark-dj的博客 线性可分与线性不可分 现实任务中，原始样本空间内并不存在一个能正确划分两类样本的超平面。 可将样本从原始空间影射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。例如在上图中，若将原始的二...
- 2022-10-18 17:16本来无一物.的博客 线性可分和线性不可分-SVM支持向量机
- 2022-07-16 21:26<无衣>的博客 机器学习中线性可分情况下，最优超平面求解方法
- 2018-07-23 08:41guoziqing506的博客 之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面WX+b=0WX+b=0WX + b = 0. 但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要...
- 2020-12-18 14:00不知道11已发出酷狗的博客 线性可分指的是可以用一个线性函数将两类样本分开（注意这里是线性函数）,比如在二维空间中的直线，三位空间中的平面以及高维空间中的超平面。这里指的可分是没有一丝误差的分开，线性不可分指的就是部分样本用线性...
- 2021-05-17 19:44流动的风与雪的博客 综上所述，就有下面的线性可分支持向量机的学习算法： 定理7.1：(最大间隔分离超平面的存在唯一性)若训练数据集T线性可分，则可将训练数据集中的样本点完全正确分开的最大间隔分离超平面存在且唯一。 在线性可分情况...
- 2020-04-01 14:02不可大东的博客 线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面 线性可分的特点：低维转高维，还能保持原来的线性可分性的特点；但是高维转低维就不能保持原来的线性可分性 线性...
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