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本篇文章是根据视频（ link.）所作的学习笔记，旨在对机器学习的相关知识更好的理解和巩固。本人基础较弱，推导中看不懂的公式可能会细究，如果有理解不当之处也欢迎指出。频率派VS贝叶斯派-频率派认为数据的分布是未知固定的，对应于统计机器学习的知识，主要实现对模型的优化（建立概率或非概率模型、设置模型的LOSS函数，求解损失函数优化模型）。-贝叶斯派则认为数据的分布是未知不固定的，借助一定的先验知识去

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本篇文章是根据视频（link.）所作的学习笔记，旨在对机器学习的相关知识更好的理解和巩固。本人基础较弱，推导中看不懂的公式可能会细究，如果有理解不当之处也欢迎指出。之前介绍感知机算法的时候说到希望找到一个超平面，是两类数据不分错。我们想一下，仅仅要求不分错数据的超平面可能不止一个，而支持向量机SVM就是来寻找这个最优的超平面。怎么去定义和寻找这个最优超平面，就是本篇要介绍的内容。依然采用判别模型对