hychou
2020-01-31 17:28
结果
对于一类SVM，LIBSVM解决了一个缩放问题，即每个α_i都乘以（νℓ），其中ν是超参数，而of是实例数。因此约束变为α_i≤1且∑_iα_i=νℓ。
原因
在LIBSVM的 2.3节中
与ν-SVC的情况类似，在LIBSVM中，我们求解（7）的缩放版本。
在第2.2节（v-支持向量分类）中引用的位置
在LIBSVM中，我们解决问题（5）的缩放版本，因为由于约束α_i≤1/ℓ，数值α_i可能太小。
因此对于一类SVM，LIBSVM解决了一个定标问题，因为数值α_i由于约束α_i≤1/（ν1/）可能太小。
验证
具体来说，因为问题是关于sklearn的，所以我从此处修改代码以确认想法，尽管根据我的理解sklearn.svm.OneClassSVM在后端中使用LIBSVM。
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.datasets import load_boston
X = load_boston()['data'][:, [8, 10]]
clf = OneClassSVM(nu=0.261, gamma=0.05)
clf.fit(X)
print(clf.nu*X.shape[0])
print(clf._dual_coef_.sum())
给
132.066
132.06599999999918
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