SVM的基本推导

1、SVM的作用 对于给定的训练样本集D={(x1,y1), (x2,y2),… (xn,yn)}，yi属于{-1，+1}，希望能找出一个超平面，把不同类别的数据集分开，对于线性可分的数据集来说，这样的超平面有无穷多个，而最优的超平面即是分隔间距最大的中间那个超平面 2、硬间隔最大化 对于以上的KKT条件可以看出，对于任意的训练样本总有ai=0或者yif(xi) - 1=0即yif(xi) = 1

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