30
Quadratic
Programming
adalah
suatu
teknik
optimisasi yang
meminimalisasi
sejumlah
n
dalam
notasi
matriks.
Masalah
Quadratic
Programming
dapat
dipecahkan
dengan
menggunkan
lagrangian
multipliers
Solusi
yang
dihasilkan
memenuhi
kondisi Karush-Kuhn-Tucker (KKT). dapat dicari dengan menggunakan
Dimana bukan nol dan
adalah support vector. Decision boundary hanya ditentukan
oleh
support
vector. Diketahui
menjadi
titik-titik
dari
s
support vector.
Maka kita dapat menuliskan kembali fungsi yang ada menjadi:
Masalah Quadratic Programming dipecahkan dengan menambahkan Dual Problem
Dengan kernel trick (Mercer’s Theorem)
2.2.6.4 Pengenalan Pola dalam Support Vector Machines
Konsep SVM dapat dijelaskan secara sederhana sebagai usaha
mencari
hyperplane
terbaik
yang
berfungsi
sebagai
pemisah
dua
buah
kelas
pada
input
space.
Gambar
di
bawah
memperlihatkan
beberapa
pola
yang
merupakan
anggota
dari
dua
buah
kelas: +1
dan
-1.
Pola
yang
tergabung pada
kelas
-1,
disimbolkan dengan
warna
 |