SVM-支持向量机原理详解与实践之四

最新推荐文章于 2020-09-23 04:26:41 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文详细介绍了支持向量机（SVM）中的软间隔和正则化，解释了核函数的概念及其重要性，尤其是如何通过核技巧减少高维空间中的计算量。讨论了线性核、高斯核（RBF）、多项式核和Sigmoid核的使用，并介绍了核函数的Mercer定理和再生核希尔伯特空间（RKHS）。此外，还探讨了软间隔中的损失函数和松弛变量，以及正则化在防止过拟合中的作用。

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SVM-支持向量机原理详解与实践之三

 

  1. SVM原理分析

    1. 核函数与核技巧

      1. 什么是核

什么是核，核其实就是一种特殊的函数，更确切的说是核技巧（Kernel trick），清楚的明白这一点很重要。

为什么说是核技巧呢？回顾到我们的对偶问题：

 

 

映射到特征空间后约束条件不变，则为：

 

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