機器學習理論——支持向量機SVM之非線性模型（原問題轉化爲對偶問題）

目錄 一、複習（原問題、對偶問題、KKT條件、凸函數） 二、將最優化問題標準化爲原問題（嚴格轉化爲標準形式） 1、原最優化問題 2、標準化後的問題 三、轉化爲對偶問題（注意變量的對應關係） 四、對對偶問題的目標函數進行簡化（利用L函數的偏導） 1、L函數 2、對L函數各待定係數求偏導 1）向量求導 2）L函數求偏導 3、對偶問題目標函數簡化（將fai用核函數K替換） 1）由後面兩個偏導等式可以將L

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