intro The support-vector mechine is a new learning machine for two-group classification problems ...

什么是Hard-Margin SVM？指的是这个向量机只适用于“数据完全可分（seperately）”的情况。 （一）什么是支持向量机？ 上述三条直线，选择哪一条比较好？直觉上来说，最右面的那条直线最好。因为它的Margin比较胖，对数据点中混杂的噪声容忍度更高，更加robust ...

本文原创如需转载请注明出处 阅读目录一.什么是函数间隔？ 二.什么是几何间隔？ 三.函数间隔与几何间隔的关系？ 四.硬间隔最大化 五.学习的对偶算法 一.函数间隔 在图A，B，C三点，A离超平面是最远的，所以A被分类错误的可能性是最小的，相反C离超平面的距离是最近的，所以C ...

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 在前一篇支持向量机 ...

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 　　　　支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 　　　　支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 　　　　支持向量机原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量机原理(五)线性支持回归 　　　在支持向量机 ...

线性可分支持向量机 给定线性可分的训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习到的分离超平面为 \[w^{\ast }x+b^{\ast }=0 \] 以及相应的决策函数 \[f\left( x\right) =sign\left(w ...

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 ...

二、对偶问题 1、优化问题的类型 （1）无约束优化问题： 　　　　　　　　　　　 　　求解方法：求取函数f(x)的导数，然后令其为零，可以求得候选最优值，再在这些候选值中验证；如果是凸函数，可以保证是最优解。 （2）有等式约束的优化问题： 　　　　　　　　　　　　 　　即把等式 ...