SVM算法-推导

第一部分：从几何意义到数学表达

第三部分：SMO

求解第二部分最后推导出的最小化问题，每次固定两个lambda，由于有最后一个条件限制：lambdaiyi + lambdaj yj = const，labmdai可以用lambdaj表达出来，最小化函数是一个抛物线，开口朝上，求导，令导数为0，获得没有限制的最优化问题，由于lambdai >= 0（第1个限制条件），做一个clipping，获得在限制条件下的lambdai最优解，然后也能求得lambdaj，就完成了一次lambdai和lambdaj的更新迭代。

一般取最违反KKT条件的lambdai和lambdaj来做更新。

svm软间隔

svm的核函数选择

一般选择高斯核函数，线性核函数是高斯核函数的一个特例；在特定的参数下，sigmoid核函数和高斯核函数具有类似的作用；相比于多项式核函数，高斯核函数的参数更少，更好调，当然，如果能把多项式核函数的参数调好，有可能会获得更好的效果。对于特征数量非常大的情况，会更倾向于使用线性核函数。

为什么要转化为对偶问题

高斯核函数无限维的理解

SVM是Support Vector Machine 的缩写，翻译过来就是支持向量机，属于一种机器学习算法，类似于人工神经网络，但是分类的效果好于神经网络，而且算法固定，不会出现网络输出不收敛或者随机性较大的情况。

svm本身是一个二元分类器，你要进行多元分类，必须构造多分类算法，常见的是 一对一 和 一对多 算法。网上关于支持向量机的论文很多，常用的计算工具有基于 MATLAB 的 OSU-SVM 工具包 和 LS-SVM 工具包，效果都还不错。

以上就是关于SVM算法-推导全部的内容，包括:SVM算法-推导、svm在多类分类算法中的分析和应用、等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！