支持向量机（SVM）处理非线性函数

柔情只为你懂 2023-06-29 11:00 16阅读 0赞

**核心是通过一个优化函数，实现从高维到低维的转换。**  
用数学表达式进行定义：  
最小化：![在这里插入图片描述][20200112203401795.png]其中γ是学习率learning\_rate  
限制条件：  
![在这里插入图片描述][2020011220370910.png]  
接下来用一个低维到高维的矩阵进行描述：  
![在这里插入图片描述][20200112204048678.png]  
![在这里插入图片描述][20200112204204402.png]![在这里插入图片描述][20200112204402474.png]  
有![在这里插入图片描述][20200112204549403.png]其中式子1.2属于C1，3,4属于C2  
由此，通过一个**优化函数**，我们将非线性的函数变为了线性的函数，之后按照线性函数继续进行处理即可。优化函数，我们称作核函数，常用的核函数有**高斯核、多项式核**  
![在这里插入图片描述][20200112204950267.png]sigmoid函数  
![在这里插入图片描述][20200112205119840.png]  
多项式核  
——————————————————————————————  
公式编辑器真的不好用，用Word编辑之后放过来好难看。讲究这看吧！

[20200112203401795.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200112203401795.png
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[20200112204048678.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200112204048678.png
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[20200112204549403.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200112204549403.png
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