高斯核支持向量机（RBF SVM）的数学推导与优化过程
**高斯核支持向量机（RBF SVM）的数学推导与优化过程**
**题目描述**
高斯核支持向量机（RBF SVM）通过核技巧将线性不可分数据映射到高维特征空间，实现非线性分类。其核心是构造一个基于高斯核函数的决策函数，并求解支持向量与拉格朗日乘子。本题需推导RBF SVM的数学形式，并解释其优化过程。
**解题过程**
1. **问题定义与线性SVM回顾**
- 对于线性可分数据，SVM的决策函数为 \( f(\mathbf{x}) = \mathbf{w}^T \mat
2025-11-17 15:05:36
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