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《SMO算法公式推导》9-72选择两个变量α1和α2其它固定公式解析本文是将文章《SMO算法公式推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。公式 9-72 是 SMO（Sequential Minimal Optimization）算法的关键部分，它是通过将支持向量机的二次规划问题简化为两个拉格朗日乘子 α 1 \alpha_1 α1 和 α 2 \alpha_2 α2 的优化问题推导出来的。为了理解公式 9-72 的推导过程，我们需要回顾 SVM 的对偶问题，以及 SMO 算法的分解原理。

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近似线性可分支持向量机的原理推导近似线性可分的意思是训练集中大部分实例点是线性可分的，只是一些特殊实例点的存在使得这种数据集不适用于直接使用线性可分支持向量机进行处理，但也没有到完全线性不可分的程度。所以近似线性可分支持向量机问题的关键就在于这些少数的特殊点。

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绘制近似线性可分支持向量机的分类边界和支持向量这段代码定义了一个函数 plot_classifier，用于可视化支持向量机（SVM）的分类结果、支持向量和决策边界。具体来说，它绘制了两个训练集的点，标记了支持向量，并显示了分类器的决策边界和间隔边界。让我们逐步解释每一部分的功能：

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《近似线性可分支持向量机的原理推导》拉格朗日函数公式解析本文是将文章《近似线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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什么是SMO算法SMO算法（Sequential Minimal Optimization）是一种用于求解支持向量机（SVM）二次规划对偶问题的优化算法。它由 John Platt 在 1998 年提出，目的是快速解决 SVM 的优化问题，特别是当数据集较大时，传统的二次规划方法效率较低，而 SMO 算法通过分解问题，使得计算变得更加高效。

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《近似线性可分支持向量机的原理推导》KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件公式解析本文是将文章《近似线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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线性可分支持向量机的原理推导 9-29对偶可行性条件公式解析本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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线性可分支持向量机的原理推导 9-27拉格朗日乘子和不等式约束关系公式解析本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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什么是KKT 条件（Karush-Kuhn-Tucker 条件）KKT 条件（Karush-Kuhn-Tucker 条件）是优化理论中的一组必要条件，适用于求解带有等式和不等式约束的非线性规划问题。当目标函数和约束条件是凸的时，KKT 条件也是找到最优解的充分条件。在支持向量机（SVM）的优化中，KKT 条件起到了重要作用，它帮助我们通过对偶问题找到原始问题的最优解。

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线性可分支持向量机的原理推导标准优化目标公式解析本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。

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线性可分支持向量机的原理推导我们从最简单也最基本的线性可分支持向量机的原理推导开始。近似线性可分支持向量机和线性不可分支持向量机的原理推导都会以线性可分支持向量机为基础。

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线性可分支持向量机的原理推导【补充知识部分】9-11极小极大化问题公式解析本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。在主文章中，有一个部分是关于补充拉格朗日对偶性的相关知识，此公式即为这部分里的内容。

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线性可分支持向量机的原理推导【补充知识部分】9-10最大化函数max α,β L(x,α,β)关于x的函数公式解析本文是将文章《线性可分支持向量机的原理推导》中的公式单独拿出来做一个详细的解析，便于初学者更好的理解。在主文章中，有一个部分是关于补充拉格朗日对偶性的相关知识，此公式即为这部分里的内容。

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基于差分进化灰狼混合优化的SVM(DE-GWO-SVM)数据预测算法matlab仿真目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理4.1 DE优化4.2 GWO优化

【机器学习】任务六：分类算法（支持向量机（SVM）在线性可分与不可分数据中的应用与可视化分析）目录1.知识简介2.SVM 支持向量机模型训练与可视化报告2.1 导入本项目所需的模块和包（1）目的（2）代码实现

SVM原理SVM这里由于过了很长时间博主当时因为兴趣了解了下博主现在把以前的知识放到博客上作为以前的学习的一个结束这些东西来自其他资料上小伙伴看不懂英文的自行去翻译下吧博主就偷个懒了

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