機器學習——支持向量機(SVM)之拉格朗日乘子法，KKT條件以及簡化版SMO算法分析
SVM有很多實現，現在只關注其中最流行的一種實現，即序列最小優化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介紹如何使用一種核函數（kernel）的方式將SVM擴展到更多的數據集上。 1.基於最大間隔分隔數據 幾個概念： 1.線性可分 ...
原文：支持向量機（SVM）課前准備（二）--KKT條件
Karush Kuhn Tucker conditions 接第一節，拉格朗日乘子法https: www.cnblogs.com super yb p .html 我先直接給出公式 別跑 ，然后慢慢解釋每一條內容，歡迎批評指正 我們優化的目標是： 其中，KKT條件如下： 公式 不多解釋。 公式 ，通過一個簡單例子說明： gi添加一個 的松弛變量 。得到 由此，我們將不等式轉化為等式約束，應用拉格朗 ...
2019-05-05 10:46 0 648 推薦指數：
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