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支持向量機SVM詳解----最優化問題
時間 2021-01-17
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最優化問題 目錄 拉格朗日乘子法 KKT算法 對偶問題 拉格朗日乘子法 如圖,左邊的等值線即爲f(x)–待優化函數,h(x)是我們的約束條件,因此最優解必然在f(x)和h(x)相交的情況下,所以取極值點一定是兩函數相切的位置,在兩者相切的時候梯度應該是共線的,對在極值點狀態的函數做積分即可得到拉格朗日函數。k=1:l,有k 個約束條件,對其求和。拉格朗日函數對x求偏導後爲0的情況即爲最優解。自此,
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