soft-margin SVM
1. soft-margin SVM的形式
其中ξn表示每个点允许的犯错程度(偏离margin有多远),但是犯错是有代价的,也就是目标函数里面要最小化的。c控制对犯错的容忍程度。
2. 推导soft SVM的对偶问题
首先写出拉格朗日函数:
可以推导出对偶问题为:
即:
最优解满足KKT条件:
代入后可以将贝塔消去,ξ消去:
因此,对偶问题基本和原来相似:
3. 解 soft SVM问题
如何求b?需要找到阿尔法大于零小于C的那些向量,称为free向量:
4. soft-margin SVM中的三类向量
5. SVM中的留一交叉验证
未完持续
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