機器學習之對偶支持向量機（機器學習技法）
爲什麼要有一個對偶問題 一般SVM的求解 一般SVM的求解我們的目標就是最小化W²而且伴隨着一個條件如下圖： 在實務上我們通常把這個標準問題轉化爲一個二次規劃的問題（以下稱之爲QP問題）然後使用軟件去解決這個問題找到最優的b，W： 在我們得到一個線性的SVM的時候我們可以通過特徵轉換讓SVM變成更爲強大的非線性分類器。 遇到的問題和我們的目標 在解決QP問題是時我們會遇到d+1個變量和N個約束條件
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