🚀 在小白学习机器学习的旅程中，我们已经走过了许多有趣的章节。今天，我们将深入探讨支持向量机（SVM）算法的核心概念——决策面。这不仅是理解SVM算法的关键，也是迈向更复杂模型的第一步。
🔍 首先，让我们了解一下什么是决策面。简单来说，决策面就是将不同类别的数据点分开的一条线（在二维空间中），或者一个超平面（在高维空间中）。这条线或超平面是通过最大化两类样本之间的间隔来确定的，从而确保分类的鲁棒性和准确性。
📐 决策面的方程形式可以表示为：w·x + b = 0。这里，w 是权重向量，x 是输入特征向量，b 是偏置项。这个方程定义了决策面的位置和方向。通过调整 w 和 b 的值，我们可以找到最佳的决策面，使得各类数据点尽可能地被正确分类。
💡 掌握了决策面的基本概念和方程后，我们就能更好地理解SVM是如何工作的，并为进一步的学习打下坚实的基础。在接下来的章节中，我们将继续探索更多关于SVM的细节，包括如何使用核函数处理非线性可分问题。
📚 让我们一起继续这段激动人心的学习之旅吧！🚀