最近學習了coursera上史丹福大學的機器學習課程。其中支援向量機的內容和其他地方的理解不太一樣，現將兩種理解方法記錄如下。
這一種理解是從邏輯回歸推理得來。邏輯回歸的損失函式為：
其中h(z)=1/(1+exp(-z)).接下來-log(h(x))和-log(1-h(x))的影象如圖所示
其中手繪的函式為原函式的近似。手繪函式為：小於1則隨x減小而線性增大，大於1則取值為0。此為hinge cost function
邏輯回歸的目標函式為
將其中的cost替換為hinge cost function。並且對lambda用c替換，c=1/lambda,公式變為：
如果我們認為c無限大，即前一項變為限制條件，限制條件為|wt*x+b|>=1;僅對後一項求最小值：
目標函式變為：
min( ||w||^2 ) s.t.|wt*x+b|>=1
從函式距離到幾何距離，然後推理得來
SVM支援向量機筆記
舉個簡單的例子，如下圖所示 左圖有三條直線 1 虛線不能很好的進行分類 2 兩條實線能夠實現分類 在該資料集中表現較好 但是這兩個線性模型的判定便界很靠近樣本點，在新的資料上可能不會表現得那麼好。右圖一條實線 1 該實線不僅分開了兩種類別，還盡可能遠離了最靠近的訓練資料點，可以理解為svm分類器在兩...
svm支援向量機學習
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深度學習筆記 SVM 支援向量機
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