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SVM算法详细推导.pptx
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机器学习
SVM
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更新于2023-05-22
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本文档包含SVM的详细推导过程和一些别的资料没有记载的理解。非常适合入门和想具体理解一些细微处的同学。
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SVM
算法详细推导
SVM
定义（
1
）
支持向量机，英文全称
Support V
ector Machine
，简称
SVM
通俗来讲，它是一种二分类模型，其基本模型定义为特征空
间上的
间隔最大
的线性分类器：
预测分类类别时：
•
；
•
；
SVM
定义（
2
）
在左图中
为用于二分类的超平面
；
和两条虚线上的
点（向
量）
称之为支持
向量；
样本点分布于和上或两
侧，这样就实现
了分类的效果。
X
1
X
2
d
W
W
T
x
+
b
İ
-
1
W
T
x
+
b
ı
1
W
T
x
+
b
=
0
SVM
推导（
1
）
如何求解
W
和
b
？
为了使分类效果最好，所以尽量使得支持向量之间的距离最
大。和上分别至少有一个支持向量，因此设
位于的支持向量为；
位于的支持向量为；
因此将上述两点带入公式中
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上方山傅里叶
2021-08-11
作者写的真好，看完很有收获。
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