《机器学习(周志华)》笔记--支持向量机（2）--对偶问题：优化问题的类型、对偶问题、解的稀疏性、硬间隔与软间隔
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 ...
原文：机器学习，详解SVM软间隔与对偶问题
今天是机器学习专题的第 篇文章，我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式，最后我们消去了所有的变量，只剩下了 alpha 。在硬间隔模型当中，样本是线性可分的，也就是说 和 的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中，这样的情况几乎是不存在的。道理也很简单，完美是不存在的，总有些样本会出错。 那针对这样的问题我们应该怎么解决呢 软间隔 在上文当 ...
2020-09-09 10:57 0 965 推荐指数：
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