文件名称:
python机器学习理论与实战（六）支持向量机
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上传时间: 2020-12-23
详细说明：上节基本完成了SVM的理论推倒，寻找最大化间隔的目标最终转换成求解拉格朗日乘子变量alpha的求解问题，求出了alpha即可求解出SVM的权重W，有了权重也就有了最大间隔距离，但是其实上节我们有个假设：就是训练集是线性可分的，这样求出的alpha在[0,infinite]。但是如果数据不是线性可分的呢？此时我们就要允许部分的样本可以越过分类器，这样优化的目标函数就可以不变，只要引入松弛变量即可，它表示错分类样本点的代价，分类正确时它等于0，当分类错误时，其中Tn表示样本的真实标签-1或者1，回顾上节中，我们把支持向量到分类器的距离固定为1，因此两类的支持向量间的距离肯定大于1的，当分类错误时肯
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