1樓：
時間有限, 先簡單嘗試給一些前期可以操作的事情。
凡事先從簡單問題想起。
SVM的核心概念是 SV (Support Vector), SV的定義則離不開分離超平面與特殊樣本。
在經典二分類的場景下, 最易想到的是找一條直線將兩類樣本分開, 如果存在這樣的直線,稱我們的樣本是線性可分的, 否則是線性不可分(試想異或XOR樣本集或者一三象限為一類樣本、二四象限為另一類樣本的分布圖形)
如果是線性可分的場景, 那麼可以看到這樣的直線會存在無窮多條, 哪條是最優的呢? 也就是要尋找最大分離的目標直線。
構造所有樣本點到平面的距離, 取所有距離的最短者, 目標函式則是 max min (distance)
當確定了這條直線時, 直線和擁有最值條件的樣本就會進一步構造成了Support Vecotr。
以上是簡述 SV的形成, 但概念是限定於線性可分。
對於線性不可分的場景, 就要考慮的問題是如何實現特徵空間的非線性變換, 以實現將線性不可分場景轉變為線性可分的場景, 進一步給出了核函式(kernel function)的概念。
以上是對李航《統計學習》一書的回憶。 有些描述也許不太準確, 但大致思路是這樣的。
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