突破线性分类的瓶颈——支持向量机(SVM)

一、原理讲解 1、支持向量机最简单的情况是线性可分支持向量机，或硬间隔支持向量机。构建它的条件是训练数据线性可分，其学习策略是最大间隔法。可以表示为凸二次规划问题，其原始最优化问题为 min ⁡ w , b 1 2 ∥ w ∥ 2 \min _{w, b} \frac{1}{2}\|w\|^{2} w,bmin​21​∥w∥2 s . t . y i ( w ⋅ x i + b ) − 1 ⩾ 0

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