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  • python实现支持向量机之软间隔(理论三)

    上一节所讲的支持向量机是在数据线性可分的情况下的,当数据线性不可分时,也就是并不是所有数据都满足:

    可以为每个样本点引入一个松弛变量ξ,使得函数间隔加上松弛变量大于等于1,这样约束条件就变为:

    同时对于每一个松弛变量ξ1,支付一个代价ξ1,因此目标函数变为:

    C>0称为惩罚系数,一般由应用问题所决定,C值越大时对误分类的惩罚增大,反之减小。

    此时,支持向量机就转换为以下问题:

    该优化问题的拉格朗日函数是:

    摘自统计学习方法,仅供自己复习所用。 

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12817070.html
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