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 & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...
原文：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 ，約束條件為yi wTxi b gt 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條件時，對偶問題 原始問題。 關於約束： . 目標函數極值點在約束范圍內：此時不等式約束失效，問題即退化為無約束優化問題。 ...
2019-10-02 11:10 0 654 推薦指數：
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