網上，書上有很多的關於SVM的資料，但是我覺得一些細節的地方並沒有講的太清楚，下面是我對SVM的整個數學原理的推導過程，其中邏輯的推導力求每一步都是有理有據。現在整理出來和大家討論分享。 因為目前我的SVM的數學原理還沒有過多的學習核函數，所以下面的整理都不涉及到核函數。而且因為很多地方 ...

第三部分：SMO算法的個人理解 接下來的這部分我覺得是最難理解的？而且計算也是最難得，就是SMO算法。 SMO算法就是幫助我們求解： s.t. 這個優化問題的。 雖然這個優化問題只剩下了α這一個變量，但是別忘了α是一個向量，有m個αi等着我們去優化，所以還 ...

我是搬運工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量機的目的是什么？ 對於用於分類的支持向量機來說，給定一個包含正例 ...

1. 感知機原理（Perceptron） 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT） 4. 支持向量機（SVM）原理 5. 支持向量機（SVM）軟間隔 6. 支持向量機（SVM）核函數 1. 前言 今天終於能把感知機 ...

　　 SVM之問題形式化 >>>SVM之對偶問題 　　 SVM之核函數 　　 SVM之解決線性不可分 　　 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 前一篇SVM之問題形式化中將最大間隔分類器形式化為以下優化問題： \[\begin{align}\left ...

今天是機器學習專題的第33篇文章，我們繼續來聊聊SVM模型。 在上一篇文章當中我們推到了SVM模型在線性可分的問題中的公式推導，我們最后得到的結論是一個帶有不等式的二次項： \[\left\{\begin{align*} &\min_{\omega , b} \frac ...

淺析SVM中的對偶問題 關於SVM對偶問題求解的博客有很多，但是關於為什么要進行對偶問題的分析卻很零散，這里做一個總結 1. 為什么要研究對偶問題? 廣義上講，將原問題的研究轉換為對偶問題的研究主要有一下幾個優勢: 原始問題的約束方程數對應於對偶問題的變量數, 而原始問題的變量 ...

一、SVM原問題及要變成對偶問題的解決辦法 對於SVM的，我們知道其終於目的是求取一分類超平面，然后將新的數據帶入這一分類超平面的方程中，推斷輸出結果的符號，從而推斷新的數據的正負。 而求解svm分類器模型。終於能夠化成例如以下的最優化問題 ...