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机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）

支持向量机

概述
现在有一个二维平面，平面上有两类线性可分的数据，所以可以用一条直线将它们分开，这条直线就相当于一个超平面，超平面一边的数据全为1，另一边的数据全为-1。
机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第1张图片
原理
如何找到最优的分割超平面使得间隔最大化？

  • 最优的分割超平面
  • 间隔最大化

函数间隔
若w成倍增加，虽然超平面不变，但函数间隔也成倍增加机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第2张图片
几何间隔机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第3张图片机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第4张图片
从线性可分到非线性可分
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拉格朗日函数
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机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第7张图片
机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第8张图片
KKT条件问题
KKT条件问题

对偶问题的求解
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核函数Kernel
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机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第11张图片
机器学习-支持向量机（Support Vector Machine, SVM）_第12张图片

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他