含松弛变量的SVM二次规划问题求解,matlab的实现

adminabcd 2015-09-01 11:24:43

请教下各位，下面这个优化问题，可以用什么方法解决

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prfans1 2015-09-01

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优化理论都忘了，建议看优化方面的书。

此后在二十世纪70-80年代，随着模式识别中最大边距决策边界的理论研究、基于松弛变量（slack variable）的规划问题求解技术的出现，和VC维（Vapnik-Chervonenkis dimension, VC dimension）的提出，SVM被逐步理论化并成为统计学习理论的一部分。1995年，Corinna Cortes和Vapnik提出了软边距的非线性SVM并将其应用于手写字符识别问题，这份研究在发表后得到了关注和引用，为SVM在各领域的应用提供了参考。

需要说明的是，若测试集样本对应的类别标签test_label未知，为了符合函数svmpredict调用格式的要求，随机填写即可，在这种情况下，accuracy便没有具体的意义了，只需关注预测的类别标签predict_label即可。从表中可以清晰地看到，线性核函数和Sigmoid核函数对应的正确率较低，而RBF核函数和多项式核函数对应的训练集预测正确率相当，但从模型的泛化能力考虑，即同时衡量测试集的预测正确率，则RBF核函数对应的模型性能最佳。因此，如前文所述，一般采用默认设置的RBF核函数进行建模。

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