SVM拓展和SVR支援向量迴歸
軟間隔
在建立SVM模型時,假定正負樣本是線性可分的。但是,實際有些時候,樣本不是完全線性可分的,會出現交錯的情況,例如下圖。
這時,如果採用以下模型
可能就沒有可行解。針對這種情況,允許某些樣本不滿足約束
其中
從(4-1)可以看到,當C為無窮大時,所有樣本必須滿足約束
hinge損失:
指數損失exponential loss:
對率損失 logistic loss:
如果採用hinge損失,則(4-1)變為:
引入鬆弛變數
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