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多分類SVM內(nèi)容提要線性可分支持向量機線性不可分支持向量機支持向量機回歸實現(xiàn)策略多分類OntheAlgorithmicImplementationof
MulticlassKernel-basedVectorMachinesGrammer&singer多分類支持向量機基本思想Grammer-singer多分類支持向量機的出發(fā)點是直接用超平面把樣本空間劃分成M個區(qū)域，其中每個區(qū)域?qū)?yīng)一個類別的輸入。如下例，用從原點出發(fā)的M條射線把平面分成M個區(qū)域，下圖畫出了M=3的情形：問題描述設(shè)訓(xùn)練點集為：則存在著使得訓(xùn)練點滿足下式：引進記號：最優(yōu)化問題根據(jù)最大間隔原則：其中：，進而最優(yōu)化問題可轉(zhuǎn)化為：最優(yōu)化問題添加松弛變量其中：引入拉格朗日函數(shù)對偶函數(shù)如何優(yōu)化求參？樣本與樣本間的參數(shù)無約束由此，進一步可優(yōu)化如下目標函數(shù)常數(shù)凸二次優(yōu)化問題構(gòu)建拉格朗日函數(shù)求偏導(dǎo)：關(guān)于λ的等式可以用fixed-point算法但有約束但如何構(gòu)建x=f(x)??λ=f(λ)代入求解算法總算法偽代碼總結(jié)這個其實是不實用的,因為將所有的sample放在一個優(yōu)化函數(shù)里面，這樣的訓(xùn)練時間非常長，幾乎無法忍受的地步，test時間還是可以的。小規(guī)模
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