摘要： 在 SVM 中引入核方法便可使得 SVM 变为非线性分类器，给定非线性可分数据集 $\left \{ (x_i,y_i)\right\}_{i=1}^N$，如下图所示，此时找不到一个分类平面来将数据分开，核方法可以将数据投影到新空间，使得投影后的数据线性可分，下图给出一个 $\mathbb{R}^2 阅读全文

摘要： 关于 SVM 的博客目录链接，其中前1,2 两篇为约束优化的基础，3,4,5 三篇主要是 SVM 的建模与求解， 6 是从经验风险最小化的方式去考虑 SVM。 1. 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件拉 2. 格朗日对偶 3. 支持向量机SVM 4. SVM 核方法 5. Sequential 阅读全文