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條件理解
在學習過程中，一直糾結於KKT條件到底是怎么來的，然后翻閱資料，發現這個博主寫的很好，就給引用過來了。 一 帶等式約束的優化問題 帶等式約束的優化問題是指我們有個求最大值或者最小值的目標函數，同時，針對該目標函數我們還有一些約束條件，這些約束條件是等式。 該問題的形式化描述如下： 求解上述問題一般有兩種方法，一種是消元法，就是把這些等式聯立，然后求解即可。也就是多元一次方程組的求解了。之類不多說了 ...
2020-10-24 20:12 0 587 推薦指數：
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