机器学习模型——支持向量机线性分类
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引言：
本博文MATLAB中的使用LIBSVM库来实现一个SVM线性分类的简单例子。
题目：
这是一个来自斯坦福大学的课堂练习题。（顺带提一下这个大学的网站哦）
LIBSVM库安装：
参考这篇博主的文章内容非常出色：
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SVM：
该支持向量机模型的数学表达式为：\text{maximize } \frac{1}{2}\|\mathbf{w}\|^2 + C\sum_{i=1}^N \xi_i其中\mathbf{w}是分离超平面的法向量，在此过程中需要满足约束条件：y_i(\mathbf{w} \cdot \mathbf{x}_i + b) \geq 1 - \xi_i, \quad \xi_i \geq 0
二维分类问题：
（1）首先探讨具有两个功能的分类问题。
对于 twofeature.txt 文件进行采样处理后生成图像如下所示：
请注意，在本例中由于数据文件采用了 LIBSVM 格式化存储方式，在 Matlib/Octave 中通常会采用 load 命令加载；
不过实际上我们也可以
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