SVM的优化问题,小学优化问题

SVM的优化问题,小学优化问题

1、SVM分类器中的最优化问题电子工程学院周娇201622021121摘要支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是一种分类方法，它通过学会一个分类函数或者分类模1、Soft Margin SVM 2、SVM正则化四、sklearn中实现SVM 一、什么是支持向量机支持向量机主要用于解决分类问题和回归问题。假设现在有两类数据点，SVM的目的是寻找一个最优的决策边

≡(▔﹏▔)≡ Transformer和SVM等价？| Transformers as Support Vector Machines 自然语言处理中，Transformer架构的注意力层与硬间隔支持向量机(SVM)问题之间的形式等价关系，并揭示了使用梯度下降优化1层SVM的优化问题通常是一个二次规划问题，可以使用不同的方法来求解，包括梯度下降法、SMO(Sequential Minimal Optimization)等。在实际应用中，通常会使用现成的SVM库，而不需要手

（°ο°） 在SVM中，因为其属于凸优化问题，因此是强对偶问题，可以通过构建对偶问题解决得到原问题的解。我们举一个线性规划中一个经典问题，描述如下：某工厂有两种原料A、B,而且能用其\right.⎩⎨⎧​∇x​L(x∗,λ∗,μ∗)=0λi∗​≥0λi​gi​(x∗)=0gi​(x∗)≤0hj​=0​(1.4) 对于凸优化问题，这个条件是充要的。直观解释是：对于某条不等

●﹏● 1、无约束优化问题该问题如下：通过求导，使得导数为0的即为局部最小值。2、等式约束优化问题引入拉格朗日乘子：拉格朗日条件如下：即通过对L(x,λi)分别对x,λi求偏导，并使得偏SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的S

因此，如何更好地选择并调参SVM 来提升模型性能是当前面临的问题。本文将从以下几个方面介绍SVM 模型选择与超参数优化方法：支持向量机模型选择软间隔与硬间隔拟合误差的1、SVM 基本优化问题2、拉格朗日函数原问题转化为如下形式，3、对偶问题4、求对偶问题的解5、求原问题的解由得支撑向量，进而得到原问题的解以及，疑问：为什么要引入对偶问