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 ...

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 ...

一.簡介 上一節介紹了硬間隔支持向量機，它可以在嚴格線性可分的數據集上工作的很好，但對於非嚴格線性可分的情況往往就表現很差了，比如： *** PS:請多試幾次，生成含噪聲點的數據*** 那怕僅含有一個異常點，對硬間隔支持向量機的訓練影響就很大，我們希望它能具有一定 ...

（寫在前面：機器學習入行快2年了，多多少少用過一些算法，但由於敲公式太過浪費時間，所以一直擱置了開一個機器學習系列的博客。但是現在畢竟是電子化的時代，也不可能每時每刻都帶着自己的記事本。如果可以掏出手機或iPad登陸網站就可以看到自己的一些筆記，才更有助於知識的鞏固。借此機會，重新整理各大算法 ...

一、SVM 思想在解決回歸問題上的體現 回歸問題的本質：找到一條直線或者曲線，最大程度的擬合數據點； 怎么定義擬合，是不同回歸算法的關鍵差異； 線性回歸定義擬合方式：讓所有數據點到直線的 MSE 的值最小； SVM 算法定義擬合的方式：在距離 Margin 的區域內 ...

SVM目前被認為是最好的現成的分類器，SVM整個原理的推導過程也很是復雜啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函數，凸優化問題，軟間隔，核函數，拉格朗日乘子法，對偶問題，slater條件、KKT條件還有復雜的SMO算法！ 相信有很多研究過SVM的小伙伴們為了弄懂它們也是查閱了各種資料，着實費了 ...

一.簡介 支持向量機(svm)的想法與前面介紹的感知機模型類似，找一個超平面將正負樣本分開，但svm的想法要更深入了一步，它要求正負樣本中離超平面最近的點的距離要盡可能的大，所以svm模型建模可以分為兩個子問題： （1）分的對：怎么能讓超平面將正負樣本分的開； （2）分的好：怎么能讓距離超平面 ...

注：以下的默認為2分類 1、SVM原理： (1)輸入空間到特征空間得映射 所謂輸入空間即是輸入樣本集合，有部分情況輸入空間與特征空間是相同得，有一部分情況二者是不同的，而模型定義都是定義到特征空間的，特征空間是指所有的輸入特征向量，特征向量是利用數值來表示的n維向量，輸入空間到特征空間的映射 ...