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支持向量机模型(SVM)(上集)

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天天吃啊

机器学习中的经典模型支持向量机模型应用广泛,但是其背后涉及到的数学原理繁多而杂乱。本文尝试从支持向量机优化问题的导出出发在介绍基本的最优化理论,借助最优化理论工具开始一步步推导线性 SVM、近似线性 SVM、非线性 SVM。从数学公式角度彻底理解支持向量机模型。

【由于svm知识点繁多,故分为上下两集】

【上集涉及到的知识点包括:】

  1. 线性模型的定义与 SVM 中的基本元素概念介绍
  2. SVM 优化问题的手写推导及其例题分析
  3. 拉格朗日数乘法及其例题分析
  4. SVM 优化问题的拉格朗日函数手写
  5. 原问题与对偶问题及其之间存在的定理与证明
  6. 强对偶定理的定义

7. KKT 条件的手写推导

【下集涉及到的知识点包括:】

  1. SVM 优化问题全程手写过程及其讲解分析
  2. SVM 优化问题的例题分析与手写计算
  3. 近似4线性可分的 SVM:软间隔最大化的优化问题导出与分析理解
  4. 近似线性可分的 SVM:软间隔最大化间隔相关的例题分析
  5. 近似线性可分的 SVM:软间隔最大化的优化问题求解过程

13. 非线性可分的 SVM 问题讨论:核技巧

注:本chat要求读者具备大学本科微积分,线性代数,概率论基本知识。

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浅浅15 小时前
期待后续软间隔与引入kernel后的SVM优化讲解
㍿ 骷髅大帝 ²⁰²⁰ ོ2 天前
有点乱码
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