李航机器学习第七章 — SVM

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1、思想

• 最大化最小间隔
• 拉格朗日乘子法求解

2、推导过程

3、拓展知识点

• 软间隔，原来是最小间隔必须大于1，软了就是相对宽松些，可以有个 $\epsilon$.
• 核函数，橘黄色的部分，是特征向量内积，相当于把向量映射到一个上面去，增加分类的准确性。
• SVM多分类问题 https://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5265959.html
  • 一对一
  • 一对多
  • 层次分类（有点类似决策树）
• SVM解回归问题：修改loss函数 。https://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51121767