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感觉SVM整体可以分成三个部分:

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发表于 2018-6-9 21:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

算法 方法


 1. SVM理论本身:包括较大间隔超平面(Maximum Margin Classifier),拉格朗日对偶(Lagrange Duality),支持向量(Support Vector),核函数(Kernel)的引入,松弛变量的软间隔优化(Outliers),最小序列优化(Sequential Minimal Optimization)等。

 2. 核方法(Kernel):其实核方法的发展是可以独立于SVM来看待的,核方法在很多其它算法中也会应用到。

 3. 优化理论:这里主要介绍的是最小序列优化(Sequential Minimal Optimization),优化理论的发展也是独立于SVM的。

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发表于 2018-6-10 15:35 | 显示全部楼层
还要考虑KKT条件。
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发表于 2018-6-13 23:58 | 显示全部楼层
谢谢分享
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