。 列生成算法原理 列生成算法可以从两个视角来理解：对偶角度和单纯形算法角度。 对偶角度 啥是对 ...

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 在约束最优化问题 ...

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 ...

儿童节快乐呀！！！ 这一部分我们考虑原问题是标准型的问题，并且介绍对偶单纯形法。 在上一节的强对偶定理的证明中，对标准型问题使用单纯形法，定义了对偶变量\(p\)为\(p^T=c^T_BB^{-1}\)。然后由原问题最优性条件\(c^T-c^T_BB^{-1}A\geq 0^T\)得到 ...

Farkas 引理 当求解一个线性规划问题时，如何确定线性不等式约束是否存在可行解呢？这一部分使用对偶理论找到另一组线性不等式，使得这个问题与原问题的可行性等价。而这个新问题的思路是去寻找原问题不可行的条件。 比如，考虑标准型问题，约束为\(Ax=b\)以及\(x\geq 0\)。假设存在 ...

最优超平面(分类面) 　　如图所示, 方形点和圆形点代表两类样本, H 为分类线,H1, H2分别为过各类中离分类线最近的样本且平行于分类线的直线, H1、H2上的点（xi, yi） ...