SVM (2)

\begin{align} \newcommand{\cS}{\mathcal{S}} \newcommand{\bt}{\mathbf{t}} \newcommand{\bx}{\mathbf{x}} \newcommand{\by}{\mathbf{y}} \newcommand{\bw}{\mathbf{w}} \newcommand{\bQ}{\mathbf{Q}} \newcommand{\bphi}{\boldsymbol{\phi}} \newcommand{\balpha}{\boldsymbol{\alpha}} \newcommand{\bbeta}{\boldsymbol{\beta}} \newcommand{\bgamma}{\boldsymbol{\gamma}} \newcommand{\bxi}{\boldsymbol{\xi}} \newcommand{\bSigma}{\boldsymbol{\Sigma}} \nonumber \end{align}

前回ではハードマージンかつ線形のSVMについて書いた．今回はソフトマージンの場合について書こう．いきなりだが，ソフトマージンSVMについてはブログとは別のこちらのページに書いてあるので，そちらを見て頂きたい．

CVXOPTによる実装例

凸最適化のためのパッケージCVXOPTで$\balpha$を求めてみる．詳しくは上述のページを見てもらえれば分かるが，制約条件以外はハードマージンSVMと同様である．