摘要:利用闭凸集上的投影解释support vector的几何意义,利用支持超平面讨论线性分类器的设计问题.对线性可分情形,Support vector由一类数据集合闭凸包在另一类数据集合闭凸包上投影的非零系数向量组成,SVM所决定的超平面位于两投影点关于各自数据集合支持超平面的中间.作为应用,文中给出一种设计理想联想记忆前馈
神经网络的方法,它是FP算法的一般化.
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