服务器做网站空间,网站建设费怎么做会计分录,安卓排名优化,php 修改wordpress概念#xff1a;支持向量运算的分类器#xff0c;在数据上应用基本形式的SVM分类器就可以得到低错误的结果#xff0c;能够对训练集以外的数据点做出很好的分类决策。
名词#xff1a;
支持向量#xff1a;离分离超平面最近的那些点#xff0c;需要找到最大化支持向量到分…概念支持向量运算的分类器在数据上应用基本形式的SVM分类器就可以得到低错误的结果能够对训练集以外的数据点做出很好的分类决策。
名词
支持向量离分离超平面最近的那些点需要找到最大化支持向量到分隔超平面的距离的优化求解方式。
分割超平面在二维空间内分隔超平面就是一条直线可以分开两种不同的点在n维空间内分隔超平面则是n-1
点到超平面的距离也是几何距离求d的最大间隔
函数距离也是约束条件当该条件成立时最优
图形描述如果想要求出最优的方案则需要点到超平面的距离分类间隔最大则需要求d的最大间隔。当成立时即所有的支持向量的样本点满足这个公式我们需要求的最大值经过变形则需要求的最小值。根据拉格朗日公式求有条件的极值问题公式变形如下我们添加了一个 拉格朗日乘子且大于等于0对wb分别求偏导则可得将求出的w,b的值带入到拉格朗日公式中求出kkt条件不满足的kkt条件以上的推理都是在理想状态化现实中不可能有那么刚好的分类所以为了能够继续使用这个算法我们在公式中引入了松弛变量松弛变量的作用就是能够允许一些特殊的值这个时候我们有加入了惩罚因子也是常数C它的作用是控制“最大化间隔”和保证大部分的点的函数间隔小于0.1常数C并不是一成不变的他会随着数据的更新而更新。公式约束条件拉格朗日公式求偏导化简根据以下条件
最后化简为
这里主要是对的范围有了变化其他结果和理想状态化一致。
