SVM（支持向量机）

来源：互联网发布：windows征服者gps更新编辑：程序博客网时间：2024/05/08 08:48

1、起源于“最大间隔分类器”。

2、定义“几何间隔”和“函数间隔”对问题进行建模，对原始优化问题的一步步简化成更简单可行的优化问题。

3、利用对偶和KKT条件将优化问题华为对偶优化问题。

4、利用序列最小最优（SMO）算法求解对偶问题，得到参数的最终结果。

1*：针对线性不可分的情况，提出了核（kernel）的概念，使得SVM具有非线性分类的能力

核函数的价值在于它虽然也是讲特征进行从低维到高维的转换，但核函数绝就绝在它事先在低维上进行计算，而将实质上的分类效果表现在了高维上

2*：为了提高SVM的泛化能力，使用soft margin算法，即给cost function 增加一个正则项。

综上所述：SVM = 最大间隔分类器 + kernel + soft margin

参考博客：http://blog.csdn.net/macyang/article/details/38782399

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