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liuyubobobo

2020-11-03

已采纳

SVM 的训练过程，不是“选”支撑向量的过程，而是在最优化这个式子的过程中，结果正好会穿过某一些支撑向量。

注意，SVM 不完全是求解 min（1/2w^2），更关键的是下面的条件，是在满足这个条件的基础上的 ||w|| 的最小值。而这个条件是 >= 1，对于边界条件，一定能 == 1，所以就表现出了课程画图演示出的穿过支撑向量的样子。这个原理，可以参考这页 ppt（蓝线就是等于的时候）：

具体这个最优化求解的过程，已经超过这个课程的范畴了。实际上，对于很多院校本科高等数学学习的内容来说，都不足以求解这个问题。这个课程作为机器学习的入门课程，特意避开了很多数学推导，防止把同学们吓走。

在这里，SVM 部分，确实避不开这个数学式子了。所以我选择的方式是把这个式子列在这里，然后大家可以假想有一个方法，可以求解这个最优化问题。（这就好像我们在程序中调用 sqrt(x)，就能算出 x 的平方根；调用 log(x)，就能算出 x 的 log 值，而不关心计算机具体是怎么算出来的一样。）

如果你对这个底层的数学方法感兴趣，在这里，我给出了一些参考资料：http://coding.imooc.com/learn/questiondetail/138577.html

继续加油！：）

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liuyubobobo

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好好加油学习

对。求解的过程中，我们没有选择“支撑向量”。

2020-11-08

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