Я новичок в SVM.
Как я полагаю, наши главные цели в SVM:
1) до maximize margin между границей принятия решения и точками данных и
2)найдите support vectors
Итак, я понял, что мы используем множители Лагранжа, чтобы минимизировать w(weight), чтобы маржа увеличивалась с учетом ограничений, поэтому это ограниченная оптимизация.Как множитель Лагранжа гарантирует, что две гиперплоскости касаются опорных векторов?и после того, как мы найдем лучшую гиперплоскость, как мы найдем опорные векторы?