线性支持向量机介绍及构造拉格朗日函数

ncu_jjq 2023-01-12 15:00:56

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引入非负的乘子变量和，可得拉格朗日函数表达式如下对上式关于, , 求导，可以得到将这些表达式代入拉格朗日函数，可以得到对偶优化问题是线性不可分数据的分类( ,

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将自己学习的SVM不同分类的流程总结一下 SVM的分类线性可分支持向量机 硬间隔最大化线性支持向量机 软间隔最大化非线性支持向量机 升维（核函数）线性可分svm总结流程原始目标：求得一组 w和b 使得分隔margin最大转换目标：通过拉格朗日函数构造目标函数，问题由求得 n个w 和 1个b转换为求得 m个α 利用smo 算法求得 m个α* 利用求得的m个α求得 w和 b* 线性svm总结 1.设定惩罚系数 C，构造优化问题 2.用SMO 算法求出α* 3.计算 4.找

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