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京东 11.11 红包
Support Vector Machines
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介绍了函数间隔和几何间隔的定义,几何间隔的空间几何含义,以及集合的最小函数间隔和最小几何间隔的定义,最后将最优间隔分类器定义为训练集合上最小几何间隔最大化的算法,通过合理的转换,最后将问题转换为求解在线性不等式约束下的二次优化问题,并且通过拉格朗日对偶和朗格朗日乘数子转化为对偶问题进行求解,并说明了在满足KKT条件下只有少数的alpha大于0的情况(对应的样本为support vectors)。同时介绍了松弛变量下的对偶方法和基于SMO的coordinate ascent快速求解方法(由于存在月约束,一次选择两个alpha进行更新)
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