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[人工智能] SVM学习中的几个问题?

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发表于 2010-4-27 14:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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SVM学习中的几个问题?

1.对于不等式约束,只要线性约束条件满足<=,非线性约束条件满足<;对于等式约束,满足=;

Slater条件是不是可以这样简单理解?

2.svm是如何实现“结构风险最小化”的?

问题主要是因为在看证明过程的时候,又冒出来一个“拟对偶问题”svm不是基于对偶问题来实现的吗,用拟对偶推出来的证明在对偶问题也适用?

3.支持向量机理论中有证明“margin最大化”=>“结构风险最小化”吗?


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以上几个问题都是在读《支持向量机——理论、算法与拓展》时产生的。

如果答案解释起来过于复杂的话,请推荐一下具体资料信息。谢谢各位
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