机器学习——支持向量机(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT条件以及简化版SMO算法分析
SVM有很多实现，现在只关注其中最流行的一种实现，即序列最小优化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介绍如何使用一种核函数（kernel）的方式将SVM扩展到更多的数据集上。 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念： 1.线性可分 ...
原文：支持向量机（SVM）课前准备（二）--KKT条件
Karush Kuhn Tucker conditions 接第一节，拉格朗日乘子法https: www.cnblogs.com super yb p .html 我先直接给出公式 别跑 ，然后慢慢解释每一条内容，欢迎批评指正 我们优化的目标是： 其中，KKT条件如下： 公式 不多解释。 公式 ，通过一个简单例子说明： gi添加一个 的松弛变量 。得到 由此，我们将不等式转化为等式约束，应用拉格朗 ...
2019-05-05 10:46 0 648 推荐指数：
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