從零開始學習SVM（三）---SMO算法原理

前兩節我們一直在介紹svm的原理，優化目標函數，並且已經推導出了最後的目標函數，現在終於要求解這個問題了並得到模型，在上一節《從零開始學習SVM（二）—鬆弛變量》中我們介紹了鬆弛變量的的概念，推導出了加入鬆弛變量後的目標函數並且後面將會一直使用這個目標函數： maxα∑i=1mαi−12∑i=1m∑j=1mαiαjyiyjxTixj（1） s.t.∑i=1mαiyi=0(1.1) C⩾αi⩾0,i

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