支持向量机：Dual SVM对偶原理详解与应用

支持向量机中的Dual SVM（对偶支持向量机）是一种重要的方法，其基本原理涉及拉格朗日对偶性和二次规划的运用。Dual SVM方法通过求解对偶问题来解决支持向量机的优化问题，利用核技巧将样本映射到高维空间，实现非线性分类和回归。对Dual SVM的深入理解需要掌握拉格朗日乘子法、凸优化理论以及核函数等知识。在机器学习中，Dual SVM广泛应用于模式识别、文本分类、生物信息学等领域，其对支持向量机原理的解析对于理解机器学习算法的工作原理具有重要意义。