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线性SVM:

硬边距:1.目标是分类间隔最大,优化分割面;

2.两个约束条件:a.分割面能够把正负样本点完全分开,b.点到分割面的距离最大,点是支持向量点

3.把约束条件转化到一个不等式中;支持向量的点到面的距离最小

4.将有约束条件的优化问题转化无约束条件的优化问题,通过引入拉格朗日函数

5.利用SMO求解:固定其它参数α,每次优化两个参数α(求解拉格朗日乘子α)

软边距:1.引入松弛变量和惩罚函参数,允许有些点错分

非线性SVM:

通过核函数把低维空间线性不可分转化成高维空间线性可分,采用线性SVM求解方法