支持向量机原理--【入门新手不可错过】
SVM入门,支持向量机的详细的数学原理,不可错过,
当我们要判别一个新来的特征属于哪个类时，只需求
属于y=0类。再审视一下，发现只和有关，，若大于0.5就是y=1的类，反之>0，那么
时，=1，反之，g(z)只不过是用来映=0。如果我们只从
，而是y=0
的特征射，真实的类别决定权还在。还有当
出发，希望模型达到的目标无非就是让训练数据中y=1的特征
。Logistic回归就是要学习得到，使得正例的特征远大于0，负例的特征远小于0，强调在全部训练实例上达到这个目标。
图形化表示如下：中间那条线是，logistic回顾强调所有点尽可能地远离中间那条线。学习出的结果也就中间那条线。考虑上面3个点A、B和C。从图中我们可以确定A是×类别的，然而C我们是不太确定的，B还算能够确定。这样我们可以得出结论，我们更应该关心靠近中间分割线的点，让他们尽可能地远离中间线，而不是在所有点上达到最优。因为那样的话，要使得一部分点靠近中间线来换取另外一部分点更加远离中间线。我想这就是支持向量机的思路和logistic回归的不同点，一个考虑局部（不关心已经确定远离的点），一个考虑全局（已经远离的点可能通过调整中间线使其能够更加远离）。这是我的个人直观理解。
3形式化表示
我们这次使用的结果标签是y=-1,y=1，替换在logistic回归中使用的y=0和y=1。同时将替换成w和b。以前的
为b，后面替换为
，其中认为（即。现在我们替换）。这样，我们
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