SVM 实践步骤
主要公式步骤:
原距离问题的函数:
1.将SVM的距离问题转化为拉格朗日函数:
2.原函数问题化成如下问题:
3.对各非拉格朗日参数求偏导来求min值:
4.将上面 令各偏导等于0 的结果带回 拉格朗日函数 消去非拉格朗日参数(w,b,£)
结果为:
步骤:
5.用SMO算法求α:
KKT条件:
将拉格朗日函数转化为下面函数:
根据 α1y1+α2y2 = k(常数),可以将他们(α1,α2)替换成一个变量,且有一个范围:
对于左边:
对于右边:
所以最小值区域:
原式:
简化为:
将α1转化为α2
代入上面:
求导:
6.将α代入
求得w,μ
7.用0<α<C的样本(支持向量)求出b
变量选择:
第一个变量:
SMO算法称选择第一个变量为外层循环,这个变量需要选择在训练集中违反KKT条件最严重的样本点。对于每个样本点,要满足的KKT条件:
一般来说,我们首先选择违反
这个条件的点。
如果这些支持向量都满足KKT条件,再选择违反
的点。
第二个变量的选择
重要参数总结图:
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