3-10SVM策略2

3-10 SVM策略2是一种用于分类和回归的支持向量机（SVM）方法。它的基本思想是在特征空间中找到一个最优超平面，使得两个类别之间的间隔最大化。这个最优超平面被称为最大间隔超平面。为了找到这个超平面，我们需要解决一个凸优化问题，即最小化一个关于权重向量的二次函数。这个问题可以通过拉格朗日乘数法和核技巧来解决。3-10 SVM策略2还包括一些技巧来加速训练过程，例如使用启发式方法选择支持向量，以及使用序列最小优化（SMO）算法来求解优化问题。总之，3-10 SVM策略2是一种强大而灵活的机器学习方法，可以应用于各种分类和回归任务。