十、核方法.pdf

第十章核方法  10.1 引言  10.2 核函数  10.3 核Fisher判别分析  10.4 小结 10.1 引言  线性SVM 目标函数： 1 2 n  min w +C∑ξi  w ,b ,ξ2 i 1  s.t. y (x ∗w +b) ≥1−ξ i 1, , n i i i ξ ≥0 i 10.1 引言  线性SVM对偶形式：  n 1 n  max α − y y αα (x ∗x )  ∑ ∑ i i j i j i j α i 1 2 , 1  i j  α s.t. 0 ≤ ≤C, i 1, , n i n ∑αy 0 i i i 1 10.1 引言  线性SVM判别函数： n f (x) ∑αy (x ∗x) +b i i i i 1 10.1 引言  非线性映射把原始数据变换到高维特征 空间——特征空间 原始数据空间 特征空间 x ∈X F {φ(x) x ∈X } x φ(x) (φ (x), ,φ (x), )T 1 j 10.1 引言  非线性SVM：  目标函数：  n 1 n  max α − y y αα (φ(x ) ∗φ(x ))  ∑ ∑ i i j i j i j α i 1 2 i ,j 1  s.t. 0 ≤ ≤C, i 1, , n