SVM-非線性支持向量機及SMO算法

如果您想體驗更好的閱讀：請戳這裏littlefish.top ##線性不可分情況 線性可分問題的支持向量機學習方法，對線性不可分訓練數據是不適用的，爲了滿足函數間隔大於1的約束條件，可以對每個樣本$(x_i, y_i)引進一個鬆弛變量\xi_i \ge 0$，使函數間隔加上鬆弛變量大於等於1,， y\_i (w \cdot x\_i + b) \ge 1 - \xi\_i 目標函數變爲 \frac

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