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 前一篇SVM之問題形式化中將最大間隔分類器形式化為以下優化問題: \[\begin{align}\left ...
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 . 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, 而原始問題的變量數對應於對偶問題的約束方程數, 而約束方程數目越少, 優化問題求解的復雜度越低 如在線性SVM的原問題中,樣本量為N p mi ...
2019-07-21 22:41 0 822 推薦指數:
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 前一篇SVM之問題形式化中將最大間隔分類器形式化為以下優化問題: \[\begin{align}\left ...
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. ...
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,給定一個包含正例和反例(正樣本點和負樣本點)的樣本集合,支持向量機的目的是尋找一個超平面來對樣本進行分割,把樣本中 ...
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 ...