R与数据分析旧笔记（十二）分类 （支持向量机）
支持向量机(SVM)
支持向量机(SVM)
- 问题的提出：最优分离平面（决策边界）
优化目标
- 决策边界边缘距离最远
数学模型
问题转化为凸优化
拉格朗日乘子法——未知数太多
KKT变换和对偶公式
问题的解决和神经网络化
- 对偶公式是二次规划问题，有现成的数值方法可以求解
- 大部分的拉格朗日乘子为0，不为0的对应于“支持向量”（恰好在边界上的样本点）
- 只要支持向量不变，修改其他样本点的值，不影响结果，当支持变量发生改变时，结果一般就会变化
- 求解出拉格朗日乘子后，可以推出w和b，判别函数可以写成以下神经网络的样式
支持向量机神经网络
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