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模式识别基础：支持向量机_（7）.支持向量机的优化算法.docx

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    支持向量机的优化算法

    在上一节中，我们介绍了支持向量机（SVM）的基本概念和数学模型。本节将详细探讨支持向量机的优化算法，包括如何解决SVM的优化问题以及常用的一些优化方法。

    1.优化问题的定义

    支持向量机的核心问题是找到一个最优的超平面，使得不同类别的样本点之间的间隔最大化。这一问题可以形式化为一个优化问题。对于线性可分的情况，SVM的优化问题可以表示为：

    min

    约束条件：

    y

    其中，w是超平面的法向量，b是偏置项，xi是第i个样本点，yi是该样本点的标签（

    2.拉格朗日乘数法

    为了求解上述优化问题，我们可以使用拉格朗日乘数法。拉格朗日乘数法通

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