Primal SVM线性支持向量机原理深度解析

线性支持向量机（Linear Support Vector Machine）是机器学习领域中重要的技术之一。本文详细解析了Primal SVM线性支持向量机的原理，深入讨论了硬间隔SVM的核心思想、原始问题和对偶问题。其中，特别关注了核技巧在对偶问题中的应用，以及对其他核函数和软间隔SVM整套流程的全面介绍。除此之外，文章还通过实例演示了如何将核技巧推广应用到其他机器学习模型。线性支持向量机的设计初衷是从视觉角度出发，力图实现一个“胖”的分类面。在确保分类准确性的前提下，通过最大化所有数据点与分类面的距离，以提高分类性能。通过逐步推导和简化，最终将问题转化为标准的二次规划（QP）问题。二次规划问题可以借助诸如Matlab等软件求解，得到模型参数w和b，从而确定最终的分类面。这一方法的核心原理在于减少dichotomies的种类，有效降低VC Dimension数量，从而提升机器学习模型的泛化能力。