机器学习技法-01-4-Support Vector Machine
2017-11-17 10:22
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上节课是特殊的例子，那么一般的SVM怎么处理呢？
1.梯度下降法？有条件限制的情况下很难实现。
2.二次规划quadratic programming
二次规划的标准格式：1.convex quadratic objective function；2.限制条件是linear constraints of(b;w) 。
二次规划找到最优解是很容易实现的。
新的算法：linear hard-margin svm algorithm
这就是算法实现的具体过程，只要满足了二次规划QP的条件，就可以求出最优解。
fun time
其中y1=-1;y2=-1;y3=+1;y4=+1.
1.梯度下降法？有条件限制的情况下很难实现。
2.二次规划quadratic programming
二次规划的标准格式：1.convex quadratic objective function；2.限制条件是linear constraints of(b;w) 。
二次规划找到最优解是很容易实现的。
新的算法：linear hard-margin svm algorithm
这就是算法实现的具体过程，只要满足了二次规划QP的条件，就可以求出最优解。
fun time
其中y1=-1;y2=-1;y3=+1;y4=+1.
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