SVM中引入拉格朗日對偶理解

  在求        12||w||2s.t.yi(wTx+b)>=1i=1,...,n 的最小值時 ，SVM的推導中引入了朗格朗日對偶，來巧妙的將原問題轉化爲對偶問題，使得可以使用KKT條件來求解。推到解釋如下圖所示： 因爲對偶問題 max(min(L(w,b,α))) 的任意解都要小於等於原問題 min(max(L(w,b,α))) 的任意解，所以在求原問題的最小解時，如果對偶問題中有某個解

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