SVM——（四）目標函數求解

在之前的兩篇文章中[1][2]分別用兩種方法介紹瞭如何求得目標優化函數，這篇文章就來介紹如何用拉格朗日對偶(Lagrange duality)問題以及SMO算法求解這一目標函數，最終得到參數。 本文主要分爲如下部分： 1.構造廣義拉格朗日函數 L(w,b,α) 2.關於參數 w,b ,求 L 的極小值 W(α) 3.使用SMO算法求 W(α) 的極大值 4.求解參數 w,b 其中2,3,4也是求解

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