突破線性分類的瓶頸——支持向量機(SVM)

一、原理講解 1、支持向量機最簡單的情況是線性可分支持向量機，或硬間隔支持向量機。構建它的條件是訓練數據線性可分，其學習策略是最大間隔法。可以表示爲凸二次規劃問題，其原始最優化問題爲 min ⁡ w , b 1 2 ∥ w ∥ 2 \min _{w, b} \frac{1}{2}\|w\|^{2} w,bmin​21​∥w∥2 s . t . y i ( w ⋅ x i + b ) − 1 ⩾ 0

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