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 ...

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 ...

　　在约束最优化问题中，常用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题求解。 广义拉格朗日函数 　　称最优化问题 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text ...

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. ...

04-拉格朗日对偶问题和KKT条件 目录 一、拉格朗日对偶函数 二、拉格朗日对偶问题 三、强弱对偶的几何解释 四、鞍点解释 4.1 鞍点的基础定义 4.2 极大极小不等式和鞍点性质 五、最优性条件与 KKT 条件 ...

拉格朗日乘数法 Lagrange Multiplier Method 用于求有条件约束时的极值问题，将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有n+k给变量的无约束优化问题 更多细节可查看 此博客 拉格朗日函数 $\lambda$为拉格朗日乘子 $F(x,\lambda)=f(x ...

转自：七月算法社区http://ask.julyedu.com/question/276 咨询：带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件 关注 | 22 ... 咨询下各位，在机器学习相关内容中，每次看到带约束优化问题，总是看到 ...

之前写过一篇『映射的度』，虽然现在看还是有点naive，不过我觉得这种形式不错。 代数拓扑中各式各样的乘积眼花缭乱，叉积，cup积，cap积，相交积。关于对偶的表述也随着乘积变得清晰。下面我们就来从各个角度介绍这件事。 目录 综述 以代数拓扑观之 以微分几何观之 以代数 ...