mi
nw,b
12||
w||2
s.t.yi(
wtxi
+b)⩾
1，i=
1,2,
3…,m
. 我們的優化目標可以寫為： mi
nw,b
12||
w||2
+c∑i
mζi
s.t.
yi(w
t+b)
⩾1−ζ
i ζi
⩾0,i
=1,2
,3…,
m 引入」鬆弛變數」的概念，顯然每個樣本都有其對應的」鬆弛變數」，表徵了該樣本不滿足約束的程度—來自《機器學習》周志華。我的理解是樣本離虛線邊界距離的大小，越小則不滿足約束程度越小，越大則不滿足約束程度越大。同理我們通過拉格朗日乘子法可得到的拉格朗日函式為： l(
w,b,
α,ζ,
u)=1
2||w
||2+
c∑im
ζi+∑
imαi
(1−ζ
i−yi
(wt+
b))−
∑imu
iζi
對l(w
,b,α
,ζ,u
) 的w,
b,ζ 求偏導為零可以得到 w=
∑imα
iyix
i 0=
∑imα
iyi
c=αi
+ui
經過帶入可以驚人的發現，」鬆弛變數」並沒有在目標函式裡面，感覺整個人都輕鬆了一把。跟之前的不帶有」鬆弛變數」的目標函式的唯一區別是
α 的取值範圍變化了 ma
xα∑i
=1mα
i−12
∑i=1
m∑j=
1mαi
αjyi
yjxt
ixj
s.t.
∑i=1
mαiy
i=0
c⩾αi
⩾0,i
=1,2
,…,m
kkt條件： αi
⩾0 y
if(x
i)−1
+ζi⩾
0 αi
(yif
(xi)
−1+ζ
i)=0
ζi⩾0,ui
ζi=0
kkt條件基本上與不帶有」鬆弛變數」的目標函式一致，求解方法也一樣，最大的收穫是我們有了得到一定準確度的分類器的方法，使得svm不僅僅應用到科研理論中，同樣可以應用到生產，適用業界資料多樣、雜訊隨機多樣的情形，滿足業界的需求。後面的學習我們將針對該目標函式進行優化，我們將繼續對線性分類進行討論，後面會繼續推出非線性的分類解決方法
從零開始SVM
svm全稱support vector machine，中文名支援向量機，是分類演算法中應用廣泛 效果不錯的一類。李航的 統計學習方法 對svm的數學原理做了詳細推導與論述。由簡至繁svm可分類為三類 線性可分 linear svm in linearly separable case 的線性svm...
MySql從零開始學習筆記（二）
表的基本操作 1 建立表 create database person 2 修改表名 alter table 表名 rename 新錶名 3 新增列 alter table 表名 add column 列名 varchar 30 4 刪除列 alter table 表名 drop column 列名...
jQuery從零開始 二
1.css類的操作 addclass 向被選元素新增乙個或者多個類 removeclass 刪除被選元素的類 toggleclass 取反 css 獲取或者設定被選元素的css樣式 使用這個方法的時候不需要使用小駝峰，當通過這個方法設定樣式的時候，可以通過傳入乙個物件的形式來設定css樣式 widt...