优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域 　　　　　 可行域：所有可行点的集合 最优化值： 最优化解： 凸优化问题的基本形式 其中，约束函数f(x)是凸函数，h(x)为仿射函数 仿射函数：即最高次数 ...

SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函数，凸优化问题，软间隔，核函数，拉格朗日乘子法，对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！ 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料，着实费了 ...

　　 SVM之问题形式化 >>>SVM之对偶问题 　　 SVM之核函数 　　 SVM之解决线性不可分 　　 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 前一篇SVM之问题形式化中将最大间隔分类器形式化为以下优化问题： \[\begin{align}\left ...

数对应于对偶问题的约束方程数, 而约束方程数目越少, 优化问题求解的复杂度越低 如在线性SVM的原问题 ...

一、SVM原问题及要变成对偶问题的解决办法 对于SVM的，我们知道其终于目的是求取一分类超平面，然后将新的数据带入这一分类超平面的方程中，推断输出结果的符号，从而推断新的数据的正负。 而求解svm分类器模型。终于能够化成例如以下的最优化问题 ...

典型的凸优化问题 什么样的问题是一个凸优化问题呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 如果一个函数$f$是凸函数，那么可以直接通过$f(x)$的梯度等于0来求得全局极小值点。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意 ...

目录 1. 凸集 2. 仿射集 3.凸函数 4.凸优化问题 最近学习了一些凸优化的知识，想写几篇随笔作为总结备忘。在此篇中我们简要地介绍一点点基本概念。 1. 凸集 **定义1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...