SVMの目的関数について

Question

SVMのパラメータでコストパラメータCとRBFカーネルパラメータɤがあります。
この目的関数（W, x, x^'）などの意味を教えてください。

コストパラメータ
(????∑ζ????+(((‖????‖^2)/2))→min

RBFカーネルパラメータ
????(????,????^')=exp((−????‖????−????^'‖)^2)

サイト

コストパラメータ
RBFカーネルパラメータ

Answer 1

wが重み。
フィッティングパラメータです。
教師あり学習において、入力値に対する出力値を学習するということは、このwの集合を決めることに相当します。
これは線形モデルにもあるパラメータです。

x,x'は入力値。

C,\gammaはハイパーパラメータと呼ばれるものです。

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SVM以前に線形モデルについてある程度理解していないと難しいと思います。
SVMが線形モデルにカーネルトリックを施したものであるという認識があればすんなり理解できます。