机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析
SVM有很多实现，现在只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介绍如何使用一种核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多的数据集上。 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念： 1.线性可分 ...
原文：支持向量机（SVM）算法分析——周志华的西瓜书学习
.线性可分 对于一个数据集： 如果存在一个超平面X能够将D中的正负样本精确地划分到S的两侧，超平面如下： 那么数据集D就是线性可分的，否则，不可分。 w称为法向量，决定了超平面的方向 b为位移量，决定了超平面与原点的距离。 样本空间中的任意点x到超平面X的距离 不太熟悉的可以复习高数中空间几何那一章的内容 可以写为： 使得下面两式成立的训练样本称为支持向量： 两个异类支持向量 一个等于 ，一个等 ...
2018-09-03 10:12 0 998 推荐指数：
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