KKT 条件 及其 理解
现在我们对于任意一个优化问题（不一定是凸优化问题）： \begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...
原文：SVM之KKT条件理解
在SVM中，我们的超平面参数最终只与间隔边界上的向量 样本 有关，故称为支持向量机。 求解最优超平面，即求最大化间隔，或最小化间隔的倒数： w ，约束条件为yi wTxi b gt 因为此函数为凸函数 拉格朗日乘子法的前提条件 ，可用拉格朗日乘子法转化为对偶问题，当满足KKT条件时，对偶问题 原始问题。 关于约束： . 目标函数极值点在约束范围内：此时不等式约束失效，问题即退化为无约束优化问题。 ...
2019-10-02 11:10 0 654 推荐指数：
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