淺析SVM中的對偶問題 關於SVM對偶問題求解的博客有很多，但是關於為什么要進行對偶問題的分析卻很零散，這里做一個總結 1. 為什么要研究對偶問題? 廣義上講，將原問題的研究轉換為對偶問題的研究主要有一下幾個優勢: 原始問題的約束方程數對應於對偶問題的變量數, 而原始問題的變量 ...

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 ...

2 拉格朗日對偶（Lagrange duality） 先拋開上面的二次規划問題，先來看看存在等式約束的極值問題求法，比如下面的最優化問題： 目標函數是f(w)，下面是等式約束。通常解法是引入拉格朗日算子，這里使用來表示算子，得到拉格朗日公式 ...

　　 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 本篇是寫在SVM之前的關於優化問題的一點知識，在SVM中會用到。考慮到SVM之復雜，將其中優化方面基礎知識提出，單作此篇 ...

我是搬運工：http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量機的目的是什么？ 對於用於分類的支持向量機來說，給定一個包含正例 ...

這個問題困擾了我許久，下面是我搜集整理到的答案 對偶問題將原始問題中的約束轉為了對偶問題中的等式約束 方便核函數的引入 改變了問題的復雜度。由求特征向量w轉化為求比例系數a，在原始問題下，求解的復雜度與樣本的維度有關，即w的維度。在對偶問題下，只與樣本數量有關。 ...

今天是機器學習專題的第34篇文章，我們繼續來聊聊SVM模型。 我們在上一篇文章當中推導了SVM模型在硬間隔的原理以及公式，最后我們消去了所有的變量，只剩下了\(\alpha\)。在硬間隔模型當中，樣本是線性可分的，也就是說-1和1的類別可以找到一個平面將它完美分開。但是在實際當中，這樣的情況 ...

參考鏈接： 拉格朗日乘子法和KKT條件 SVM為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 為什么要用對偶問題 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 1. 拉格朗日乘子法與KKT條件 2. SVM 為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 1. ...