SVM的学习（一）

原创 已于 2022-07-15 11:49:34 修改 · 234 阅读 · 0 ·
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#支持向量机 #学习 #算法

于 2022-07-15 09:21:09 首次发布
这篇博客探讨了如何通过数学原理找到一个平面，使得该平面上的点与原始点集中的最近点间距离最大化。作者阐述了将问题转化为求解最大距离的公式，并介绍了如何运用同比缩放确保结果大于等于1。文章还涉及了模长计算的公式以及求解过程，适合对数学优化和几何问题感兴趣的读者。

原理

找到一个平面， 使得距离最近的点离当前的平面最远。在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

化解成公式

  • 找到最近的点
  • 获取最大的距离
    在这里插入图片描述
  • 在这里插入图片描述
  • 运用同比缩放，使得右边的结果都>= 1, 最小值为1在这里插入图片描述

对w求最小值，模长等于平方 方便求导加个1/2

在这里插入图片描述
模的计算

  • 数据公式： 模 = 每个行列的平方和开根号 = w^2

求解

在这里插入图片描述

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