开始最后一个任务的学习
- 6.1 间隔与支持向量
为了最大化间隔，仅需最大化||w||-1，等价于最小化||w||2。
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6.2 对偶问题
求解方法：SMO
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6.3 核函数
原始样本空间内不存在一个能正确划分两类样本的超西面，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。
只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，它就能作为核函数使用。
任何一个核函数都隐式地定义了一个称为“再生核希尔伯特空间”的特征空间。
核函数的选择成为支持向量机的最大变数。
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6.4 软间隔与正则化
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6.5 支持向量回归
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6.6 核方法
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