支持向量机

1、在 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）(博客地址支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） - CSDN博客)中提到目标函数

中的拉格朗日乘子 α，所有非支持向量的α都是0，为什么？

因为：

上式中KKT条件为：

   αi >=0

=0

所以对于非支持向量，已经满足第一个条件，只有当αi=0时才能满足所有这三个条件。参考 模式识别与机器学习附录拉格朗日乘数法

2、SVM是如何引入核函数的？

从分类函数引入

那么公式（31）是如何得到的？

在对拉格朗日目标函数

最小化时，使L对w和b的偏导为0得到的

为什么要让两个偏导为0？

这是因为最值点（其实是驻点）满足

（E.3）这个公式是怎么得到的？

因为求的是驻点。

那么这个拉格朗日目标函数是怎么得到的？

这是最大化分类间隔的等价形式，从函数间隔推导出几何间隔，再由最大化几何间隔得到这个等价形式。详见 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）

3、不理解为什么

4、 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）中有如下内容，从公式（18）到公式（20）如何理解？

因为求解L时要满足约束条件

同时又要最小化L,只有当约束项等于0时求出的解才能满足所有约束条件，此时就变成了最小化