SVM使用對偶、核函數、軟間隔的動機

使用對偶問題動機 SVM能夠經過QP即二次規劃求解，經過QP求解時問題的求解複雜度是與是與輸入特徵的維度相關的，在對原來的X進行使用核函數作升維度後，此時的維度會很是的大。例如使用二次多項式核函數時，映射後的維度爲原始維度的平方倍數量級，若是使用高斯核函數則映射後的維度爲無窮維。因此此時再使用QP解原始的SVM最小化問題效率會很是低下，這就引出了經過解SVM的對偶問題來解原始最優化問題，而原始SV

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