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2021年10月12日
统计学习:线性支持向量机(Pytorch实现)
摘要:
上一章我们所定义的“线性可分支持向量机”要求训练数据是线性可分的。然而在实际中,训练数据往往包括异常值(outlier),故而常是线性不可分的。这就要求我们要对上一章的算法做出一定的修改,即放宽条件,将原始的硬间隔最大化转换为软间隔最大化。该问题最终可以写成无约束优化的形式,目标函数由合页损失函数和正则项构成。合页损失函数处处连续,此时可以采用基于梯度的数值优化算法求解(梯度下降法、牛顿法等)不过,此时的目标函数非凸,不一定保证收敛到最优解。
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posted @ 2021-10-12 21:08 orion-orion
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