引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可 ...

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 ...

结构风险最小化原则 经验风险：在训练样本上的误判，也就是损失函数了。 结构风险：由2部分组成，经验风险和VC置信范围VC Confidence。VC置信范围又跟训练样本数量和VC维有关，样本越多V ...

摘要：对偶理论（Duality theory）就是研究线性规划中原始问题与对偶问题之间关系的理论。 本文分享自华为云社区《对偶理论与对偶单纯性法》，原文作者：井冈山_阳春 。 线性规划（Li ...