原文:浅析SVM中的对偶问题

浅析SVM中的对偶问题 关于SVM对偶问题求解的博客有很多,但是关于为什么要进行对偶问题的分析却很零散,这里做一个总结 . 为什么要研究对偶问题 广义上讲,将原问题的研究转换为对偶问题的研究主要有一下几个优势: 原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数, 而原始问题的变量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的原问题中,样本量为N p mi ...

2019-07-21 22:41 0 822 推荐指数:

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SVM对偶问题

   SVM问题形式化 >>>SVM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 ...

Sun Mar 22 19:14:00 CST 2015 0 4652
拉格朗日乘子法与KKT条件 && SVM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. ...

Sat Mar 23 03:48:00 CST 2019 0 1124
三种SVM对偶问题

一、SVM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,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 ...

Sat Jun 24 16:19:00 CST 2017 0 1140
SVM(二)拉格朗日对偶问题

2 拉格朗日对偶(Lagrange duality) 先抛开上面的二次规划问题,先来看看存在等式约束的极值问题求法,比如下面的最优化问题: 目标函数是f(w),下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子,这里使用来表示算子,得到拉格朗日公式 ...

Fri May 11 19:30:00 CST 2012 8 34791
写在SVM之前——凸优化与对偶问题

   SVM问题形式化    SVM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 本篇是写在SVM之前的关于优化问题的一点知识,在SVM中会用到。考虑到SVM之复杂,将其中优化方面基础知识提出,单作此篇 ...

Thu Mar 19 19:23:00 CST 2015 3 15392
深入理解SVM对偶问题

我是搬运工:http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量机的目的是什么? 对于用于分类的支持向量机来说,给定一个包含正例和反例(正样本点和负样本点)的样本集合,支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,把样本 ...

Tue Mar 08 03:45:00 CST 2016 0 18619
SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解

这个问题困扰了我许久,下面是我搜集整理到的答案 对偶问题将原始问题中的约束转为了对偶问题中的等式约束 方便核函数的引入 改变了问题的复杂度。由求特征向量w转化为求比例系数a,在原始问题下,求解的复杂度与样本的维度有关,即w的维度。在对偶问题下,只与样本数量有关。 ...

Fri Mar 30 17:49:00 CST 2018 0 5739
机器学习,详解SVM软间隔与对偶问题

今天是机器学习专题的第34篇文章,我们继续来聊聊SVM模型。 我们在上一篇文章当中推导了SVM模型在硬间隔的原理以及公式,最后我们消去了所有的变量,只剩下了\(\alpha\)。在硬间隔模型当中,样本是线性可分的,也就是说-1和1的类别可以找到一个平面将它完美分开。但是在实际当中,这样的情况 ...

Wed Sep 09 18:57:00 CST 2020 0 965
 
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