06 SVM - 线性可分模型算法和案例

三、线性可分SVM算法流程

输入线性可分的m个样本数据{(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},其中x为n维的特征向量,y为二元输出,取值为+1或者-1;SVM模型输出为参数w、b以及分类决策函数。

1、构造约束优化问题;

约束优化

2、使用SMO算法求出上式优化中对应的最优解β*;

3、找出所有的支持向量集合S;

支持向量集合S

怎么找支持向量

4、更新参数w、b的值;

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