Pattern Recognition and Machine Learning

114：karino2：2017/07/25(火) 21:13:45: 7.1はMaximum Margin Cllasifiers

二値分類を考える。
まずは線形で分離平面が定義出来るとする。
この時、マージンが最大になるように分離平面を決める事を考える。
すると7.7みたいなラグランジアンが定義出来て、7.10��7.12が解となる。
ここで7.10でカーネル関数が導入されている。

この解を用いて新たな点を分類する事を考えると、7.13式で分類する事になるので、あとはこのkやらa_nやらbを出すという話に。

ラグランジアンからキューンタッカー条件7.14��7.16が出てきて、slack じゃない式に出てくるデータ点をサポートベクターと呼ぶ、という事か。
サポートベクターは7.15で等号のケースとなる。
これらからa_nが出て、それを用いて7.18でbが出る。

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