zoukankan      html  css  js  c++  java
  • SVM(支持向量机)(二)—Lagrange Duality(拉格朗日对偶问题)

        (整理自AndrewNG的课件,转载请注明。整理者:华科小涛@http://www.cnblogs.com/hust-ghtao/

        SVM有点让人头疼,但还是要弄明白。把这一大块搞懂了,会很有成就感的哦!今天先不谈SVM,先来说一下如何解决带约束的优化问题。

        假设我们有如下问题需要求解:

        01 ,这是一个带有等式约束的优化问题,下面让我们用拉格朗日乘数法(THE Method of Lagrange multipliers)来解决这个

    问题,首先定义拉格朗日函数:

        ,其中就被成为拉格朗日乘子,然后就令的偏导分别为0就可求得参数:

        02 。这种方法就是我们学过的用拉格朗日乘数法求函数的极值。

        下面,让我们将这个问题扩展一下,引入不等式约束:

          03 ,同样我们定义更一般的拉格朗日函数:

        ,其中称为拉格朗日乘子。

  • 相关阅读:
    Vue.js
    Vue.js
    Vue.js
    Vue.js
    webpack(1)
    webpack(2)
    babel-loader7和babel8版本的问题
    [JZOJ4274] 终章-剑之魂
    [JZOJ427] 圣章-精灵使的魔法语
    BZOJ题表(红色表示已完成)
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hust-ghtao/p/3693137.html
Copyright © 2011-2022 走看看