svm如何计算支持向量,SVM对偶

支持向量机的符合说明 2023-08-25 22:55 700 墨鱼

支持向量机的符合说明

svm如何计算支持向量,SVM对偶

支持向量机思路简单但是求解过程还是比较复杂，需要将原函数通过拉格朗日乘子法并附上KKT条件是的问题有强对偶性，再使用SMO等算法进行高效的求解。推导过程可以参考：机器学习之支支持向量机(Support Vecor Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展，现在的SVM算法支持线性分类和非线性分类的分类应用，并且也能够直接将SVM应用于回归

支持向量机(SVM)主要针对于线性可分和线性不可分(软间隔)和线性不可分的数据分布下使用，类似于逻辑回归(LR)是做不到线性不可分的和虽然线性可分但是需要软间隔可设超平面为S:{x|pTx=α},由于pTx=α等式两边可除以一个正数就可以把p归一化为单位向量，不妨设p是一个已经处理后的单位向量，此设定不影响SVM算法。

从SVM中获取支持向量1.KKT条件(不等式约束条件) 设目标函数f(x),不等式约束为g(x),等式约束条件h(x)。此时的约束优化问题描述如下：则我们定义不等式约束下的拉格朗日函数L,则L表SVM 算法的求解过程，就是寻找那条最佳直线的过程。在SVM 算法中，上面的A,B,C三个点叫作支持向量，直线L3是最佳直线，扩展到多维空间，这条直线叫作超平面。SVM

真正的支持向量机是由间隔最大化和高维映射两大部件组成。间隔最大化是目标，支持向量机的损失函数依靠间隔计算，能让间隔达到最大的就是支持向量机要“学习”的过程。高维映射用于支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)算法是一种分类算法，SVM算法的基本想法就是在特征空间中找到一个超平面将不同类别的样本分开，它的基本模型是指在特征空间中，使得不同类

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标签： SVM对偶