拉格朗日乘子法与KKT条件 && SVM中为什么要用对偶问题
参考链接： 拉格朗日乘子法和KKT条件 SVM为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 为什么要用对偶问题 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 1. 拉格朗日乘子法与KKT条件 2. SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 1. ...
原文：拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题
拉格朗日乘子法 KKT条件 对偶问题 支持向量机 一 ： 线性可分类 svm 支持向量机 二 ： 软间隔 svm 与 核函数 支持向量机 三 ： 优化方法与支持向量回归 接下来准备写支持向量机，然而支持向量机和其他算法相比牵涉较多的数学知识，其中首当其冲的就是标题中的拉格朗日乘子法 KKT条件和对偶问题，所以本篇先作个铺垫。 大部分机器学习算法最后都可归结为最优化问题。对于无约束优化问题： min ...
2019-05-04 19:22 3 4649 推荐指数：
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