有监督支持向量机（SVM）分类器

1.前言

前一篇文章重点探讨了《最小二乘用于分类》这一主题，并成功实现了模式识别。然而，尽管与错误分类率相对应的0/1损失函数具有单调非增的特性，L2损失函数却不具备这一性质，因此采用最小二乘学习法进行模式识别仍显得不够合理。在此基础上，本文将再次对支持向量机分类器进行回顾，此前有关SVM的讨论已涉及近10篇文章。本次内容更侧重于阐述支持向量机分类器中所采用的损失函数概念，并进一步探讨该分类器在向鲁棒学习方向拓展时所采取的方法。

2.间隔最大化分类

本部分将对遵循间隔最大化原则的支持向量机分类算法进行深入探讨。
首先，将针对线性二分类问题展开阐述。

w表示用于区分正样本与负样本的超平面的法线方向，γ代表该超平面的截距参数，具体示意图请参见下图所示：

w表示分类超平面的法线方向，γ则代表其在坐标轴上的截距。只要能够确保对每个训练样本所对应的间隔进行有