一、我们先回顾下SVM问题。
A、线性可分问题
1、SVM基本原理：
SVM使用一种非线性映射，把原训练 数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。
2、问题的提出：
3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？
4、求解：凸二次规划
建立拉格朗日函数：
求偏导数：
...
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2014-05-22 17:10:54
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SVM（支持向量机），一种二类分类器，之所以称之为向量机，是因为它本身就产生一个二值决策结果，即使一种决策“机”，支持向量机的泛化错误低（具有结构风险最小），具有很强的学习能力，因此很多人认为它是最好的监督学习算法。SVM与Logistic回归的联系：
logistic回归的目的就是从特征...
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2014-05-19 17:48:15
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1.背景知识
通过上一节我们通过引入拉格朗日乗子得到支持向量机变形公式。详细变法可以参考这位大神的博客——地址
参照拉格朗日公式F(x1,x2,...λ)=f(x1,x2,...)-λg(x1,x2...)。我们把上面的式子变型为：
约束条件就变成了：
...
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2014-05-04 18:14:34
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