優化問題的基本形式 最大值問題可轉化為最小值問題 優化問題的域 　　　　　 可行域：所有可行點的集合 最優化值： 最優化解： 凸優化問題的基本形式 其中，約束函數f(x)是凸函數，h(x)為仿射函數 仿射函數：即最高次數 ...

SVM目前被認為是最好的現成的分類器，SVM整個原理的推導過程也很是復雜啊，其中涉及到很多概念，如：凸集和凸函數，凸優化問題，軟間隔，核函數，拉格朗日乘子法，對偶問題，slater條件、KKT條件還有復雜的SMO算法！ 相信有很多研究過SVM的小伙伴們為了弄懂它們也是查閱了各種資料，着實費了 ...

　　 SVM之問題形式化 >>>SVM之對偶問題 　　 SVM之核函數 　　 SVM之解決線性不可分 　　 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 前一篇SVM之問題形式化中將最大間隔分類器形式化為以下優化問題： \[\begin{align}\left ...

數對應於對偶問題的約束方程數, 而約束方程數目越少, 優化問題求解的復雜度越低 如在線性SVM的原問題 ...

一、SVM原問題及要變成對偶問題的解決辦法 對於SVM的，我們知道其終於目的是求取一分類超平面，然后將新的數據帶入這一分類超平面的方程中，推斷輸出結果的符號，從而推斷新的數據的正負。 而求解svm分類器模型。終於能夠化成例如以下的最優化問題 ...

典型的凸優化問題 什么樣的問題是一個凸優化問題呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

一、無約束優化 對於無約束的優化問題，直接令梯度等於0求解。 如果一個函數$f$是凸函數，那么可以直接通過$f(x)$的梯度等於0來求得全局極小值點。 二、有約束優化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三個函數都是線性函數，則該優化問題稱為線性規划。若任意 ...

目錄 1. 凸集 2. 仿射集 3.凸函數 4.凸優化問題 最近學習了一些凸優化的知識，想寫幾篇隨筆作為總結備忘。在此篇中我們簡要地介紹一點點基本概念。 1. 凸集 **定義1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...