拉格朗日對偶性和KKT條件
在約束最優化問題中，常用拉格朗日對偶性將原始問題轉換為對偶問題求解。 廣義拉格朗日函數 稱最優化問題 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text ...
原文：3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT）
. 感知機原理 Perceptron . 感知機 Perceptron 基本形式和對偶形式實現 . 支持向量機 SVM 拉格朗日對偶性 KKT . 支持向量機 SVM 原理 . 支持向量機 SVM 軟間隔 . 支持向量機 SVM 核函數 . 前言 在約束最優化問題中，常常利用拉格朗日對偶性將原始問題轉化為對偶問題，通過求解對偶問題獲得原始問題的解。該方法應用在許多統計學方法中，如最大熵模型 支持 ...
2018-11-18 20:13 0 4169 推薦指數：
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