复习机器学习算法：SVM

SVM的本质是寻觅最大间隔的分割超平面。

SVM的假定也是在样本的每一个属性前面乘以1个系数，代价函数是基于LR演变而来的。LR中是S型函数的假定，SVM中是分段函数cost的情势，再包括正则项，最后SVM的代价函数为：

当C1般要设置地很大,这模样的SVM才能够找到最大间隔的超平面，thetaT*x>=1或thetaT*x<=⑴的时候，我们可以把第1项疏忽。这样，转换以后的SVM的目标函数就是我们熟习的：

我们构建拉格朗日函数：

分别对w和b求偏导，令偏导等于0，回代，可以得到w和b的最优解，以下：

W和b都是alpha表示的，我们使用SMO算法求得alpha。

利用核函数的概念，解决数据的线性不可分问题。核函数的作用，把显示映照到高维空间转换到隐式映照到高维空间。

SVM还可以扩大到多类分类中，利用one vs. one或one vs. other的规则。

SVM的优点：效果较好，既可以适用线性数据，也能够非线性。

缺点：对参数选择敏感。

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