[机器学习实战] 支持向量机

书中讲的比较简洁，涉及的知识比较多，相关知识暂时做个罗列：

1）本质是给予最大间隔分割数据，寻找最大间隔进行优化；

 

通过引入拉格朗日乘子进行计算，可以获得目标优化函数：

这里涉及对偶问题，需要查一下。针对对偶问题分强对偶和弱对偶，具体可学习下面的视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=28    这是个系列教程，涉及的几个视频需要都看看

在计算最终W, b时涉及KTT条件：

https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?p=28 这是个系列教程，涉及的几个视频需要都看看

 

 2）在做间隔优化时，涉及硬间隔和软间隔，所谓软间隔是允许有一定的距离误差（参见书中的常数C）

 

 

 3）涉及的核函数讲解不错的视频：

https://www.bilibili.com/video/BV1xE411w7Go/?spm_id_from=333.788.videocard.7

https://www.bilibili.com/video/BV1nx41157xz/?spm_id_from=333.788.videocard.1

https://www.cnblogs.com/hichens/p/11874645.html

 

4）书上的代码比较晦涩，可以参见这个一起看

https://blog.csdn.net/zhongshijunacm/article/details/52006552?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-4.nonecase

 

5）SMO算法

https://www.bilibili.com/video/BV1mE411p7HE/?spm_id_from=333.788.videocard.11

https://www.bilibili.com/video/BV12E411T7ZN/?spm_id_from=333.788.videocard.0

 

李航统计学习之SVM支持向量机+SMO算法数据推导

https://www.bilibili.com/video/BV1S741117Pw?p=12