本文主要是介绍基于拉格朗日乘法优化的Linear SVM 数学推导，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
对于一个线性可分的二分类数据集，Linear SVM是如何进行work的，这里基于MIT公开课进行了详细的数学推导，后续使用kernal trick的方法的数学推导后续再补上，这里使用拉格朗日乘法优化超平面，当然也可以使用梯度下降的方法，写一篇博客会写一个小程序使用梯度下降的方法，以使自己对SVM梯度下降有个清楚的认识，以便自己以后查阅复试使用。
李航老师对于SVM的章节的综述非常的到位，这里引用一下：
参考：https://www.youtube.com/watch?v=_PwhiWxHK8o&t=54s
《统计学习方法》李航
这篇关于基于拉格朗日乘法优化的Linear SVM 数学推导的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
