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はじめに pythonでSVM（サポートベクターマシン）を実装しました． 教科書として『はじめてのパターン認識』を使いました． 本記事の構成 はじめに SVM マージン最大化 主問題 ラグランジュ未定乗数法 KKT条件 双対問題 解の求め方 pythonでの実装 結果 おわりに 追記情報 SVMとは，最大マージンを実現する2クラス線形識別学習法です． 教科書によると，他クラスの識別は $K-1$ 個の一対多SVMで実現することが多いようです． マージン最大化 次のようなデータ集合を考えます． データの総数を $N$ とすると，$i = 1,...,N$となります．
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pythonでSVM実装 - Qiita
