数学建模6：解析几何与带标签数据的模糊线性分类

本讲导读

作为数据分类和机器学习的经典方法，近三十年来支持向量机为人们所津津乐道。本讲使用高中课内的解析几何工具，讨论线性可分的支持向量机，以及基于它的模糊分类的数学基础。

本讲适合在讲授或学习完高中数学的解析几何章节、概率统计章节后，作为数学建模材料，在日常教学中讲授或学习。本讲内容包括但不限于：

1. 带标签的数据及其分类的普世价值；

2. 在平面内线性可分的情况下，用解析几何的方法寻找分界线；

3. 利用概率分布的模糊分界；

4. 面对线性不可分训练集的处理思路简介。

参考文献：

[1] Max Welling, Support Vector Machines,
University of Toronto, welling@cs.toronto.edu.

线上阅读及下载地址：
https://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/papers_class/SVM.pdf.

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