拉格朗日乘子法與KKT條件 && SVM中為什么要用對偶問題
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. ...
原文：拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題
拉格朗日乘子法 KKT條件 對偶問題 支持向量機 一 ： 線性可分類 svm 支持向量機 二 ： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 三 ： 優化方法與支持向量回歸 接下來准備寫支持向量機，然而支持向量機和其他算法相比牽涉較多的數學知識，其中首當其沖的就是標題中的拉格朗日乘子法 KKT條件和對偶問題，所以本篇先作個鋪墊。 大部分機器學習算法最后都可歸結為最優化問題。對於無約束優化問題： min ...
2019-05-04 19:22 3 4649 推薦指數：
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