2016年12月10日
《机器学习技法》---soft-margin SVM
摘要： 1. soft-margin SVM的形式 其中ξn表示每个点允许的犯错程度（偏离margin有多远），但是犯错是有代价的，也就是目标函数里面要最小化的。c控制对犯错的容忍程度。 2. 推导soft SVM的对偶问题 首先写出拉格朗日函数： 可以推导出对偶问题为： 即： 最优解满足KKT条件： 代入 阅读全文
posted @ 2016-12-10 21:27 coldyan 阅读(516) 评论(0) 推荐(0) 编辑