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Erschienen in:
2023 | OriginalPaper | Buchkapitel
Support-Vector-Maschinen
verfasst von : Sven-Ake Wegner
Erschienen in: Mathematische Einführung in Data Science
Verlag: Springer Berlin Heidelberg
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Wir bleiben im Setting von Kapitel 13, wollen aber nun den „besten“ Klassifizierer für eine linear trennbare Datenmenge finden. Letzterer, a.k.a. die Support-Vector-Maschine (SVM), ist hierbei derjenige Klassifizierer, bei dem die Entscheidungsgrenze den größtmöglichen Abstand zu den Datenpunkten hat. Die Aufgabe eine solche SVM zu finden, führen wir mithilfe des Satzes von Karush-Kuhn-Tucker auf ein quadratisches Optimierungsproblem zurück und diskutieren dann anhand von Beispielen die Bedeutung der auftauchenden Lagrangemultiplikatoren.