SVM支持向量机——核函数、软间隔
支持向量机的目的是寻找一个能讲两类样本正确分类的超平面，很多时候这些样本并不是线性分布的。 由此，可以将原始特征空间映射到更高维的特征空间，使其线性可分。而且，如果原始空间是有限维，即属性数量有限， 那么一定存在一个高维特征空间使样本可分。 k(.,.)就是核函数。整理后 ...
原文：支持向量机 (二)： 软间隔 svm 与 核函数
拉格朗日乘子法 KKT条件 对偶问题 支持向量机 一 ： 线性可分类 svm 支持向量机 二 ： 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 三 ： 优化方法与支持向量回归 软间隔最大化 线性不可分类svm 上一篇求解出来的间隔被称为 硬间隔 hard margin ，其可以将所有样本点划分正确且都在间隔边界之外，即所有样本点都满足 y i boldsymbol w top boldsymbol x ...
2019-07-01 20:15 3 2767 推荐指数：
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