supportvectormachine支持向量机内容摘要：

CLybLxyw得到 只要确定 ，便可解出 w,b 0000)](1[00iiiiiiiiiiiiiiiiCbwxyCyxyw将上述条件代入 L中 新的优化问题 (Quadratic Programing) iiiiiiiiiiiii CybwxywL  )(||||21 2  0021,iiiijijijijiiiyCxxyyLSVM问题求解 已知： n个观测样本， (x1,y1), (x2,y2)…… (xn,yn) 求解 根据 ，求得 w,b ， 得到最优分类面 0021m a x,iiiijijijijiiiyCxxyy非线性分类面 非线性可分的数据样本在高维空间有可能转化为线性可分。 在训练问题中，涉及到训练样本的数据计算只有两个样本向量点乘的形式 使用函数 ,将所有样本点映射到高为空间，则新的样本集为 设函数 nm  :)),() . . .(),(( 11 nn yxyx )()(),( 2121 xxxxK SVM的一般表示 已知： n个观测样本， (x1,y1), (x2,y2)…… (xn,yn) 求解 最优非线性分类面为 00),(21m a x,iiiijijijijiiiyCxxKyybxxKybxxybxwxg iiiiiiii   ),()()()()( 通常的内核函数 线性内核 径向基函数内核。
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