摘要:背景 上一篇文章总结了linear hard SVM,解法很直观,直接从SVM的定义出发,经过等价变换,转成QP问题求解。这一讲,从另一个角度描述hard SVM的解法,不那么直观,但是可以避免feature转换时的数据计算,这样就可以利用一些很高纬度(甚至是无限维度)的feature转换,得到一些更精细的解。 拉格朗日乘子式 首先,回顾一下SVM问题的定义,如下: 线性约束... 阅读全文
posted @ 2015-01-03 21:33 bourneli 阅读 (2321) 评论 (0) 编辑