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学完支持向量机后我有些地方不太清楚，故做如下梳理：

1.为什么支持向量机模型认为一个点划分正确的标志是y(wx+b)>=1呢，为什么不是y(wx+b)>=0，比如y为1，wx+b为0.5，大于0，则预测正确。

2.所以意思是如果y为1，只有wx+b>=1才认为分类正确 

3.支持向量指得是|wx+b|=1上的点，还是说离超平面最近的样本点，因为实际情况有可能在|wx+b|=1上并没有样本吧，难道这种情况就没有支持向量了？ 

4.如果只给了一个正样本和一个负样本，那么超平面应该是这两点连线的垂直平分线是吗，这种情况下两点距离超平面距离的和最小。那如果我们画了这样一个超平面，但发现不满足|wx+b|>=1，那就说明不存在这样一个超平面是吗？

5.wx+b不是样本点到超平面的距离吧？(wx+b)/w的l2范数才是距离

补充：

距离度量一般用闵可夫斯基距离，其中根据p的大小又分为欧氏距离（欧几里得距离）、曼哈顿距离。