SVM细节

1    SVM为什么要讲原始问题转化为对偶问题

1  对偶问题将原始问题中的约束转化为对偶问题中的等式约束

2  方便核函数的引入

3  改变了问题的复杂度。

 

2   linear svm为什么要设置bound为1

因为映射可以随便放缩，没个标准就没法确定放缩程度，所以让最近的点距离为1，就确定了放缩。

 

3  hinge loss的意义

hinge loss就是l(x)=max(0,1-ty),t是label 属于-1或者1，y是predict，预测结果从0分界，在训练模型时，我们不希望模型对自己的结果过度自信，例如预测类别是正例1，他预测了100，虽然模型确实知道它是正例，但却过度自信，我们希望一旦这一例训练成功，就不继续训练它了。

 

4  KKT