夕述
夕述

支持向量机SVM

函数间隔和几何间隔

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  • 样本点的函数间隔：

  • 样本点的几何间隔：

间隔最大化：

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线性可分SVM

    • 求解过程
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KKT条件：

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2. 支持向量

在线性可分情况下，训练数据集的样本点中与分离超平面距离最近的样本点的实例称为支持向量

最终模型仅与支持向量有关

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3. 线性可分SVM学习算法
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4. SMO算法
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软间隔最大化

    • 求解过程
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KKT条件：

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2. 软间隔线性SVM算法
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3. 软间隔的支持向量
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核函数与核方法

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    • 核函数
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只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能作为核函数使用

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2. 表示定理
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支持向量回归

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