虽然SVM本身算法理论,水比较深,很难懂 但是基本原理却非常直观易懂,就是找到与训练集中支持向量有最大间隔的超平面 形式化的描述: 其中需要满足m个约束条件,m为数据集大小,即数据集中的每个数据点function margin都是>=1,因为之前假设所有支持向量,即离超平面最近的点,的function margin为1 对于这种有约束条件的最优化问题,用拉格朗日定理,于是得到如下的形式, 现在我们的目的就是求出最优化的m个拉格朗日算子,因为通过他们我们可以间接的算出w和b,从而得到最优超平面 考…