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《统计学习方法,李航》:7、支持向量机support vector machine(2)

0)基础知识——线性可分支持向量机定义;函数间隔和集合间隔定义

1)线性硬间隔支持向量机

2)凸二次规划最优解求法——对偶方法

3)线性硬间隔支持向量机学习算法及简单实例

4)线性软间隔支持向量机


5)核函数

6)非线性支持向量机

7)序列最小最优化算法(SMO算法)

8)支持向量


5)核函数

   对于原始空间(输入空间)线性不可分的情况,常用的办法是(非线性)映射。通过非线性映射,将线性不可分的样本点映射到另一个新维度(特征空间)下,从而使映射后的样本在新维度(特征空间)下线性可分。这种映射我们可以称核技巧,关于核技巧的描述:

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