ラグランジュの未定乗数法(勾配ベクトルと等式制約)

ラグランジュの未定乗数法(勾配ベクトルと等式制約)

 

では、具体的に

制約条件:$$t_i({}^t\!\boldsymbol{w}\cdot\boldsymbol{x_i}+\theta_0) \geq 1$$

での
目的関数:
$$\max_{\boldsymbol{w},\theta}d_i=\max_{\boldsymbol{w},\theta_0}\frac{1}{\sqrt{{}^t\!\boldsymbol{w}\cdot\boldsymbol{w}}}$$

をどうやって解くかというと、これには最適化という
学問領域の話になります。

続きを読む

線形SVM ~アルゴリズム~ 線形識別関数①

線形SVM ~アルゴリズム~
線形識別関数①

 

下図の青色と赤色の線を2つに綺麗に分けようとすると

SVM_1

このようになります。このような赤色の線の式(識別関数)を求める
ということが分類問題で重要になります。

続きを読む

SVM ~出来ること~

SVM ~出来ること~


(基本的に二値の)正解データを複数の特徴で分類して
将来的にその分類規則を用いて特徴のみを用いて
正解データを判定する。

続きを読む