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

什么是Hard-Margin SVM？指的是這個向量機只適用於“數據完全可分（seperately）”的情況。 （一）什么是支持向量機？ 上述三條直線，選擇哪一條比較好？直覺上來說，最右面的那條直線最好。因為它的Margin比較胖，對數據點中混雜的噪聲容忍度更高，更加robust ...

本文原創如需轉載請注明出處 閱讀目錄一.什么是函數間隔？ 二.什么是幾何間隔？ 三.函數間隔與幾何間隔的關系？ 四.硬間隔最大化 五.學習的對偶算法 一.函數間隔 在圖A，B，C三點，A離超平面是最遠的，所以A被分類錯誤的可能性是最小的，相反C離超平面的距離是最近的，所以C ...

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 在前一篇支持向量機 ...

支持向量機原理(一) 線性支持向量機 　　　　支持向量機原理(二) 線性支持向量機的軟間隔最大化模型 　　　　支持向量機原理(三)線性不可分支持向量機與核函數 　　　　支持向量機原理(四)SMO算法原理 　　　　支持向量機原理(五)線性支持回歸 　　　在支持向量機 ...

線性可分支持向量機 給定線性可分的訓練數據集，通過間隔最大化或等價地求解相應的凸二次規划問題學習到的分離超平面為 \[w^{\ast }x+b^{\ast }=0 \] 以及相應的決策函數 \[f\left( x\right) =sign\left(w ...

拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一)： 線性可分類 svm 支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量回歸 軟間隔最大化（線性不可分類svm） 上一篇求解出來的間隔被稱為 “硬間隔(hard ...

二、對偶問題 1、優化問題的類型 （1）無約束優化問題： 　　　　　　　　　　　 　　求解方法：求取函數f(x)的導數，然后令其為零，可以求得候選最優值，再在這些候選值中驗證；如果是凸函數，可以保證是最優解。 （2）有等式約束的優化問題： 　　　　　　　　　　　　 　　即把等式 ...