線性支持向量機中KKT條件的討論

線性支持向量機中KKT條件的討論 此處的模型爲訓練樣本不可分時的線性支持向量機，簡稱爲線性支持向量機。即考慮鬆弛變量 ξi 和懲罰參數 C ，目標函數爲 12∥w∥2+C∑i=1Nξi 原始問題 則線性不可分的線性支持向量機的學習問題變成如下的凸二次規劃（convex quadratic programming）問題，即原始問題 minw,b,ξs.t.12∥w∥2+C∑i=1Nξiyi(w⋅xi

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