機器學習技法課程學習筆記3 -- Kernel Support Vector Machine

上節課我們主要介紹了SVM的對偶形式，即dual SVM。Dual SVM也是一個二次規劃問題，可以用QP來進行求解。之所以要推導SVM的對偶形式是因爲：首先，它展示了SVM的幾何意義；然後，從計算上，求解過程「好像」與所在維度無關，規避了很大時難以求解的情況。但是，上節課的最後，我們也提到dual SVM的計算過程其實跟還是有關係的。那麼，能不能完全擺脫對的依賴，從而減少SVM計算量呢？這就是我

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