文章目录主要思想升维核函数核函数的作用常见的核函数主要思想定理：对于线性不可分的点，一定可以有一个维度使其线性可分。基于此定理，我们可以使用支持向量机解决线性不可分的数据，即把数据集映射到一个高纬度，之后再进行线性分类。升维假设原先的样本点是 x⃗i\vec x_ixi​，用 ϕ(x⃗i)\phi(\vec x_i)ϕ(xi​) 表示映射到新的特征空间后的新样本点。那么分割超平面可以表示为f(x⃗

一种快速画直线算法

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在学习人工智能时的随手记

文章目录一、主要思想：二、找最大间隔：2.1 距离：2.2 间隔：2.2.1 优化目标函数2.2.2 拉格朗日乘子法2.2.3 拉格朗日函数的对偶性凸优化问题KKTKKTKKT 条件一、主要思想：支持向量机（SVM）的基本模型线性支持支持向量机是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，这使它有别于感知机。适用于高维小样本，且线性可分的数据。二、找最大间隔：2.1 距离：距离是一种映射关系，满足：{

文章目录主要思想引入 Hinge 函数拉格朗日乘子法主要思想上篇文章提到了线性可分支持向量机，顾名思义，这个算法可以解决线性可分的数据，但在实际情况下几乎不存在完全线性可分的数据，为解决这个问题，需要引入“软间隔”这个概念，意思是允许一些点不满足约束条件 yi(w⃗⋅x⃗j+b)≥1y_i(\vec w\cdot\vec x_j+b)\ge1yi​(w⋅xj​+b)≥1引入 Hinge 函数使用

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