凸集分離定理的意義
他在與為分類提供了理論上的開端。在機器學習的分類問題中，我們可以把帶有類別標籤的訓練集看做不同的凸集，而分割他們的超平面就是各種分類器。我們的目標是根據這些訓練資料集的特性，找到一個分類演算法，通過學習（或者訓練）計算出分割這些凸集的超平面。。這樣就達到了分類的目標。。。
這就是各種分類演算法，共同努力的目標，找到那個超平面。。。。。
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