支持向量机原理(五)线性支持回归(待填坑)
在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于αα向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的αα向量，进而求出分离超平面我们没有讲。本篇就对优化这个关于αα向量的函数的SMO算法做一个总结。
1. 回顾SVM优化目标函数
我们首先回顾下我们的优化目标函数：
minα12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)?∑i=1mαimin?α12∑i=1,j=1mαiαjyiyjK(xi,xj)?∑i=1mαi
s.t.∑i=1mαiyi=0s.t.
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