线性支持向量机

image.png
image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png
ω为法向量,为向量的内积,b为截距(斜率)
7_支持向量机(SVM)(Support Vector Machine) - 图8
image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png
||w||2为欧氏空间中向量w的长度
image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png

基于核的支持向量机

image.pngimage.pngimage.pngimage.png
0/1损失:z小于0则loss=1,z大于0则loss=0
image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.png
image.png

  • 缺点
    • 有多种核函数可用,针对具体问题,哪个核函数最好?—— 尚未找到理论上可证明的最优选择