支持向量积【SVM】

最新推荐文章于 2025-05-21 19:23:18 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： SVM 支持向量积
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本文详细介绍了支持向量积的概念，包括线性可分支持向量积的定义、模型求解过程和算法步骤，强调了寻找最优超平面的重要性。通过对原始问题的优化转化为对偶问题，解释了支持向量积中支持向量的来源，并提到了线性支持向量积允许的分类误差。推荐了相关学习资源。

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支持向量积根据数据的情况分为三种。如果数据是线性可分的，则用线性可分支持向量积。如果数据是近似线性可分的，则用线性支持向量积。如果数据是不可分的，则用非线性支持向量积。

一、线性可分支持向量积

1.1 线性可分模型的定义

线性可分支持向量积的数据是线性可分，如下图所示，存在一个超平面能将数据完全分开。

而支持向量积训练的目的就是找到一个超平面能将上述的数据分开，但是能将数据分开的超平面有很多条，如下图所示，L1和L2都能将数据分开，但是那一个超平面会更好呢，显然是L1更好。因为对于L2稍微有点数据波动，分类就会出现错误。

那么如何将上述评判超平面好坏的标准写成数学表达式呢？我们首先想到的就是距离公式

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