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機器學習sklearn之SVM推導(二)
時間 2021-01-02
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接着上文(機器學習sklearn之SVM推導(一) ),今天主要繼續手寫線性支持向量機的算法流程,及存在的問題和解決辦法。首先是接着上次的推導,上圖! 當出現異常點時,硬間隔最大化的線性SVM無法進行正常分類,或者泛化性不好,所以在樣本上引入了鬆弛變量,當然引入鬆弛變量也是有代價的,所以在優化目標函數上有稍微的差別,但是求解的方法和思路是一直的。上圖!! 最後是支持向量的尋找,找到S個支持向量後,
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