將支援向量機轉換為數學模型，推導其計算過程，其中主要的步驟概括如下：
1.分類超平面的概念
2.間隔和幾何間隔之間的區分
3.求解目標為，正負例中距離分類超平面最近的幾何距離最大化，使得分類最可靠，對雜訊的適應性更強，求解過程中，往往固定間隔為1，求幾何間隔1/||w||的最大值，即最小化||w|。
4.要求所有樣品與分類超平面的間隔大於設定好的固定間隔（即為1），形成最小化||w||時的約束條件（不等式），將約束轉換成<=0形式
5.滿足kkt約束條件，構造關於w和a的拉格朗日函式，a為拉格讓日乘子，a>=0，a乘以約束函式=0（敲公式太麻煩了，推導過程中有詳細寫出）
6.將原問題轉換成其對偶問題，更好求解（需滿足上述所述的一系列條件才可）
7.固定a,求目標函式最小值對應的w（可用a表示）
8.將w用a表示代入原拉格朗日函式中，轉換成僅與a有關的函式，求解目標函式最大值時的a（用到smo演算法，推導過程沒有具體寫出）
9.將a帶回w的表示式中，求得w。
10.根據截距或者約束條件求得b，訓練過程完成。
ps：最終模型僅與對應拉格讓日乘子ai大於0的樣品（即支援向量）有關，ai=0的樣品對模型沒有影響
推導過程如下圖：
支援向量機數學推導
svm的數學推導真的是我一生的痛，看看覺得很懂，但是過了3秒，就在糾結，為什麼可以這樣換算？今天早上在看整合學習的時候，講課的老師一直說svm svm svm。嗯，沒錯，我又開始回想svm的數學推導過程，然後，我的乙個早上就這樣沒了。這次趁著剛看完印象深刻，我想將剛釐清的思路寫下來。僅包括如何推出最...
支援向量機原理推導（二）
上一節我們講述了間隔公式是如何得到的，這一節講述要得到最大間隔時的分割超平面所要的條件是什麼。在上圖中我們可以看到間隔為marginb 2,但是我們很容易發現黑線還可以向上移動從而得到更大的間隔，當移動到是最上面紅線與第乙個men資料點相交時便得到最大間隔了，如下圖 下面我們就根據這個思路求出得到最...
支援向量機（SVM）公式推導
假設一堆訓練資料的正負樣本標記為 假設有乙個超平面h 可以通過此線性方程劃分，同時存在兩個平行於 h的超平面h1和 超平面h 能夠正確分類，也就是滿足如下約束 即 離 h最近的正負樣本剛好分別落在h1和 h2上使等號成立，它們就是支援向量。而超平面h1和 h2的距離可知為 注 線到線的距離公式求得 ...