人工智能 支持向量机

人工智能人工智能 支持向量机支持向量机2线性鉴别函数与分类面的对应关系线性鉴别函数与分类面不是一一对应的。每一个分类面有无穷多个鉴别函数与其相对应。3支持向量机设计的目的，本质上是寻求一个距离最大化的等距离分类面。对于任意一个等距离的分类面，必然有无穷多个线性鉴别函数与其对应。在这些鉴别函数中，必然存在一个线性鉴别函数 满足|g(x0)|=1,其中 为“支持向量。对于任意一个给定的等距离分类面，仅需考虑这样的鉴别函数 。此时分类面距两类样本的间距为该鉴别函数 满足如下性质：1对“支持向量 ：2对“非支持向量 ：3两类样本间的间隔Margin:4支持向量机的数学描述：寻求一个鉴别函数 ，满足如下条件：1 取得最大值。2 该问题等价于求解如下约束条件下的优化问题：minimize:优化问题1 subject to:5约束条件下优化问题的求解1拉格朗日函数的定义：2优化问题1的最优解 满足如下条件：存在拉格朗日因子 ，使得 满足：3优化问题1的对偶问题：maximize :subject to:该问题等价于：问题2 subject to:4最优 的求解 根据约束条件下的优化问题的求解方法求解问题2，得到 。根据下式求解 ：根据KKT条件求解 ：支持向量的定义：每一个 都对应于一个 ，如果 ，那么称 为支持向量。给定训练样 本集，最优的 完全由支持向量决定。2、非线性可分情况下的支持向量机1样本集非线性可分条件下的问题描述：在非线性可分条件下，不存在一个 满足：但是，存在 满足如下条件：对于任意的 ，存在 使得：因此，可以提出一个如下的优化问题：minimize:问题3 subject to:2最优解 的性质 拉格朗日函数的定义：KKT条件：最优解 满足如下条件：3问题3的对偶问题：maximize：subject to：该问题等价于：问题4 subject to:4最优 的求解 根据约束条件下的优化问题的求解方法求解问题4，得到 。根据下式求解 ：根据KKT条件求解 ：谢谢观赏谢谢观赏