寫在SVM之前——凸優化與對偶問題
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 ...
原文：凸優化，對偶問題與拉格朗日函數
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：即最高次數為 的多項式函數。常數項為零的仿射函數稱為線性函數。 凸優化問題的重要性質： .凸優化問題的可行域為凸集 .凸優化問題的局部最優解即為全局最優解 對偶問題 一般優化問題的拉格朗日乘子法 拉格朗 ...
2019-03-30 18:28 0 2652 推薦指數：
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