支持向量机SVM详解——带有松弛变量的数学模型

上一节的例子是基于两个类别的数据是完全可分的情况下，没有异常点的数学模型，如果出现了异常点：在某一个类别包含另一个类别的数据，如果不放松要求的话，根本无法分割两类样本，这个时候我们必须放松限制。
ξ——松弛变量，C是对松弛变量的惩罚，C的值越大，松弛变量就越小，偏离原始的数学模型的位置越小；C越小，惩罚就越小。yi——是真实值，wTxi+b是预测值，我们希望二者乘积大于等于1，因为在这里有了一个松弛变量ξ，所以我们“放松了”对他的要求，这是我们带松弛变量的优化问题。
w,b,ξ是之前的参数，而α,λ则是新加的拉格朗日算子，拉格朗日函数对原来的参数依次求导都等于0的时候也是求得最优解的时候。将结果代回拉格朗日函数：

求带松弛变量的结果即为，求对偶形式后的最大值，并利用KKT对偶互补条件。

支持向量机SVM详解——带有松弛变量的数学模型相关推荐

文本分类之支持向量机SVM详解（6）机器学习
1 支持向量机介绍对两类样本点进行分类,如下图,有a线.b线.c线三条线都可以将两类样本点很好的分开类,我们可以观察到b线将两类样本点分类最好,原因是我们训练出来的分类模型主要应用到未知样本中, ...
SVM -支持向量机原理详解与实践之五
SVM -支持向量机原理详解与实践之四 SVM原理分析 SMO算法分析 SMO即Sequential minmal optimization, 是最快的二次规划的优化算法,特使对线性SVM和稀疏数据性 ...
数学建模——支持向量机模型详解Python代码
数学建模--支持向量机模型详解Python代码 from numpy import * import random import matplotlib.pyplot as plt import num ...
SVM（support vector machine）支持向量机原理详解
SVM是什么? SVM - support vector machine, 俗称支持向量机,为一种supervised learning算法,属于classification的范畴. 在数据挖掘的应用 ...
SVM详解(一)线性可分支持向量机与硬间隔最大化
文章目录 1. 引言 2. 函数间隔与几何间隔 3. 间隔最大化 4. 最大间隔分离超平面的存在唯一性 5. 支持向量和间隔边界 6. 学习的对偶算法 1. 引言我们在介绍感知机的时候知道,对于线性 ...
SVM详解(三)支持向量机使用核技巧
文章目录 1. 数据升维处理非线性可分问题 2. CoverCoverCover 定理 3. 核函数 4. 常用核函数 5. 非线性支持向量机学习算法 1. 数据升维处理非线性可分问题通过前面的学习 ...
图解机器学习算法(6) | 决策树模型详解（机器学习通关指南·完结）
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-d ...
图解机器学习算法(13) | 聚类算法详解（机器学习通关指南·完结）
作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:https://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-d ...
PnP算法详解（超详细公式推导）
PnP算法详解 PnP概述 PnP数学模型 PnP求解方法 DLT直接线性变换法 EPnP EPnP的特点步骤理论推倒 1.控制点及齐次重心坐标系 2.控制点的选择 3.计算控制点在相机坐标系下的 ...

支持向量机SVM详解——带有松弛变量的数学模型

支持向量机SVM详解——带有松弛变量的数学模型相关推荐

最新文章

热门文章