title: SVM推导过程
date: 2019-03-12 08:25:33
tags: [svm, ml]
categories: 统计学习方法
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一、 间隔最大化
1 函数间隔定义
$$ \gamma = wx + b $$
2. 几何间隔
$$ \hat \gamma = \frac{wx+b}{||w||} $$
3. 目标:间隔最大化
$$ \begin{aligned}
max w
\ st. y(wx + b) \gleq 0
\end{aligned}
$$
4. 方法:拉格朗日
$$beign{aligned} L(w_i, b, \alpha) = w + \alpha g*
max(min(L)) ，为什么要最大化
\end{aligned}
$$
二、学习的对偶算法（拉格朗日推导）
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