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  • SVM理论

    这个博主写的很好:http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47729419

    一、学习步骤:

    1、线性可分支持向量机:就是最基本的原始模式

    2、线性支持向量机:在可分基础上加入了一个惩罚因子ξ

    3、非线性支持向量机:在线性基础上再引入核函数

    所以最重要的就是理解线性可分支持向量机的理论

    二、支持向量原理

    1、线性可分支持向量机

    1、思想:我们让离超平面最近的点尽可能远离超平面,这个就是支持向量机的思想:

    2、这里我们对w进行等比例缩放,使得

    3、原来的目标函数就转化为:带约束条件的求极值问题,转化为同理:

    4、使用拉格朗日乘子法:,这个时候我们的优化目标变成了

    5、

    6、对变化后的式子求导,得到w,b的值,再将这个式子回带到原方程,化简之后得到

    化简过程:

    7、得到这个式子之后,我们的问题是

    8、通过smo算法我们可以求得这个a*,再计算wb就可以了

     二、线性支持向量机

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