SVM基础知识

别人的资料

• 解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件
• 解密SVM系列（二）：SVM的理论基础
• 解密SVM系列（三）：SMO算法原理与实战求解
• 解密SVM系列（四）：SVM非线性分类原理实验
• 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier)和KKT条件
• 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）
• https://en.wikipedia.org/wiki/Support_vector_machine

• 支持向量机（SVM）必备知识(KKT、slater、对偶）

• SVM中的拉格朗日乘数法和KKT条件的深入解析

• 拉格朗日乘数法求条件极值（最大熵）

• 求约束条件下极值的拉格朗日乘子法

• 拉格朗日对偶性问题-《统计学习方法》学习笔记

• SVM中KKT条件介绍

• SVM中的对偶问题、KKT条件以及对拉格朗日乘子求值得SMO算法

• 拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT条件

• 机器学习笔记(5)——SMO优化算法(实现SVM)

• SVM由浅入深的详细讲解（遇到最易懂的）

• https://www.zhihu.com/question/58584814
• 《SVM笔记系列之四》最优化问题的对偶问题