<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Kernel Methods on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/kernel-methods/</link><description>Recent content in Kernel Methods on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Tue, 27 Jan 2026 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/kernel-methods/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>机器学习数学推导（八）：支持向量机</title><link>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/08-%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA/</link><pubDate>Tue, 27 Jan 2026 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/ml-math-derivations/08-%E6%94%AF%E6%8C%81%E5%90%91%E9%87%8F%E6%9C%BA/</guid><description>&lt;p>&lt;strong>引子：&lt;/strong> 假设有两团点，能将它们分开的直线有无数条，哪一条才是“最佳选择”？SVM 给出了一个极具几何美感的答案：位于两类点之间“最宽空白走廊”正中央的那条直线。将这一朴素思想通过拉格朗日对偶推演下去，竟能同时收获三大成果——稀疏模型（只有走廊边界上的点才起作用）、具有全局最优解的凸二次规划问题，以及几乎算是附赠的核技巧：它让同一套线性机制能在无限维空间中刻画出弯曲的决策边界。&lt;/p></description></item></channel></rss>