1 简介
线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立。
怎么才能将它扩展到线性不可分问题呢?这就需要修改硬间隔最大化,使其成为软间隔最大化。
2 模型
2.1 相关条件
2.2 模型
3 学习策略
4 算法
对偶形式
5 概念扩展
5.1 支持向量
5.2 合页损失函数
线性可分问题的支持向量机学习方法,对线性不可分训练数据是不适用的,因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立。
怎么才能将它扩展到线性不可分问题呢?这就需要修改硬间隔最大化,使其成为软间隔最大化。
2.2 模型
对偶形式