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支持向量機(jī) （SVM） 是一個非常經(jīng)典且高效的分類模型。 但是， 支持向量機(jī)中涉及許多復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)， 并需要比較強(qiáng)的凸優(yōu)化基礎(chǔ)， 使得有些初學(xué)者雖下大量時間和精力研讀， 但仍一頭霧水， 最終對其望而卻步。 本文旨在從零構(gòu)建支持向量機(jī)， 涵蓋從思想到形式化， 再簡化， 最后實(shí)現(xiàn)的完整過程， 并展現(xiàn)其完整思想脈絡(luò)和所有公式推導(dǎo)細(xì)節(jié)。 本文力圖做到邏輯清晰而刪繁就簡， 避免引入不必要的概念， 記號等。 此外， 本文并不需要讀者有凸優(yōu)化的基礎(chǔ)， 以減輕讀者的負(fù)擔(dān)。 對于用到的優(yōu)化技術(shù)， 在文中均有其介紹。
盡管現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)十分流行， 了解支持向量機(jī)的原理， 對想法的形式化， 簡化， 及一步步使模型更一般化的過程， 及其具體實(shí)現(xiàn)仍然有其研究價值。 另一方面， 支持向量機(jī)仍有其一席之地。 相比深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 支持向量機(jī)特別擅長于特征維數(shù)多于樣本數(shù)的情況， 而小樣本學(xué)習(xí)至今仍是深度學(xué)習(xí)的一大難題.
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