双重表示与支持向量有何关系？

Question

机器学习的新手，我正在讨论支持向量机的主题。有人可以验证我所说的双重表示与支持向量相关的说法是否正确，如果训练数据的权重不等于零，那么我们可以将其推断为支持向量，并且那里的支持向量越少是，解越稀疏？

在此先致谢。

Answer 1

对偶表示是将解决方案表示为训练点位置的线性组合（如果内核是线性的，则它们在输入中的实际位置 space；或者它们在高维特征中的位置 space 由内核诱导，如果是非线性的）。所以对偶表示由一堆权重组成——一个数字对应于每个数据点。那些相应权重非零的数据点？是的，它们是支持向量。