機器學習，詳解SVM軟間隔與對偶問題
今天是機器學習專題的第34篇文章，我們繼續來聊聊SVM模型。 我們在上一篇文章當中推導了SVM模型在硬間隔的原理以及公式，最后我們消去了所有的變量，只剩下了\(\alpha\)。在硬間隔模型當中，樣本是線性可分的，也就是說-1和1的類別可以找到一個平面將它完美分開。但是在實際當中，這樣的情況 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--支持向量機（2）--對偶問題：優化問題的類型、對偶問題、解的稀疏性、硬間隔與軟間隔
二 對偶問題 優化問題的類型 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。 有等式約束的優化問題： 即把等式約束hi x 用一個系數與f x 寫為一個式子，稱為拉格朗日函數，而系數稱為拉格朗日乘子。通過拉格朗日函數對各個變量求導，令其為零，可以求得候選值集合，然后驗證求得最優值。 有不等式約束的優化問題 ...
2020-02-16 11:39 0 1844 推薦指數：
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