《机器学习》--周志华 （第六章学习笔记）

支持向量机 间隔与支持向量 ​ 在样本空间中寻找一个超平面，将不同类别的样本分开 ​ “正中间”的：鲁棒性最好，泛化能力最强 ​ ​ 对偶问题 拉格朗日乘子法 第一步：引入拉格朗日乘子 ai>=0 得到拉格朗日函数 第二步：令 L(w,b,a) 对w和b的偏导为零可得 第三步：回代可得 最终模型 ​ KKT条件 ​ 必有 ai=0或yif(xi)=1 解的稀疏性： ​ 训练完成后，最终模型仅与支持

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