统计学习方法六:支持向量机三(支持向量定量理解和算法总结)
这篇博客主要包含两个部分:
1、结合拉格朗日算法和KKT条件对支持向量有一个定量的理解带约束条件的最优化问题,通常可以采用拉格朗日方法求解(1)约束条件为等式 ——> 偏导=0即可(2)约束条件为不等式 ——> 还需要满足KKT条件结合上述约束,将其带入硬间隔和软间隔支持向量机,可以通过拉格朗日乘子、惩罚因子以及松弛变量确定一个数据点是否为支持向量2、对三种支持向量模型的最优化算法进行总结目标函数 —> 拉格朗日方程式 —> 对w,b求极小 —> 对a求极大 —> 用a表示w和b —> 决策函数
由于涉及的符号太多,所以就全部手写了,虽然字写飞了,但是饱含了满满的诚意,估计再过些日子看会感动的哭吧...
一、支持向量
二、算法
转载于:https://www.cnblogs.com/naonaoling/p/5700555.html
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