讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用
大纲:
SVM求解面临的问题
SMO算法简介
子问题的求解
子问题是凸优化的证明
收敛性保证
优化变量的选择
完整的算法
SVM求解面临的问题:
讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用
大纲:
SVM求解面临的问题
SMO算法简介
子问题的求解
子问题是凸优化的证明
收敛性保证
优化变量的选择
完整的算法
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