支持向量机（SVM）常考点
来源：互联网 发布：零售软件是什么 编辑：程序博客网 时间：2024/04/30 09:57
1、加入L2正则项Ridge，对噪声的容错能力增强，作用是最大化分类间隔，使得分类器拥有更强的泛化能力。
2、Hinge损失函数，作用是最小化经验分类错误.。
3、间隔应该是2/||w||，||w||代表向量的模，向量的模通常指的就是其二范数。
4、考虑软间隔的时候，C对优化问题的影响就在于把a的范围从[0，+inf]限制到了[0,C]。C越小，那么a就会越小，目标函数拉格朗日函数导数为0可以求出w=求和a_i*y_i*x_i，a变小使得w变小，因此间隔2/||w||变大，分类错误越多，趋于欠学习。
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