SVM之KKT條件理解
在SVM中，我們的超平面參數最終只與間隔邊界上的向量（樣本）有關，故稱為支持向量機。 求解最優超平面，即求最大化間隔，或最小化間隔的倒數：||w||2/2，約束條件為yi(wTxi+b)>=1 因為此函數為凸函數（拉格朗日乘子法的前提條件），可用拉格朗日乘子法轉化為對偶問題，當滿足KKT ...
原文：KKT 條件 及其 理解
現在我們對於任意一個優化問題 不一定是凸優化問題 ： begin split text min quad amp f x newline text subject to: quad amp f i x leq , i ,...,m newline amp h i x , i ,...,p end split 如果所有的出現的函數均為一階可微函數，並且假設 x ast , lambda ast , ...
2019-09-28 00:58 0 1600 推薦指數：
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