SVM（二）拉格朗日对偶问题

最新推荐文章于 2025-03-04 22:54:15 发布
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#svm #机器学习

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拉格朗日对偶问题
VelvetQuilt的博客
04-06 9467
拉格朗日乘数法、拉格朗日对偶问题的原理，拉格朗日对偶问题的充分条件和必要条件
详解SVM系列（二）：拉格朗日对偶性
qq_16608563的博客
10-15 631
拉格朗日函数有什么用？ 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。 原始问题： 假设f(x),Ci(x),hj(x)f(x),C_i(x),h_j(x)f(x),Ci​(x),hj​(x)是定义在RnR^nRn上的连续可微函数，考虑约束最优化问题： minf(x)，x∈Rnminf(x)，x∈R^nminf(x)，x∈Rn s.t.ci(...
简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）
aoc68397的博客
09-24 210
http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 转载于:https://www.cnblogs.com/imageSet/p/7589171.html
【数学基础】拉格朗日对偶
qq_32742009的博客
08-04 1万+
继介绍完拉格朗日乘子法与KKT条件之后，再来讲讲拉格朗日对偶变换。 为接下来彻底搞清楚SVM做好铺垫。 在优化理论中，目标函数会有多种形式:如果目标函数和约束条件都为变量的线性函数, 称该问题为线性规划； 如果目标函数为二次函数, 约束条件为线性函数, 称该最优化问题为二次规划; 如果目标函数或者约束条件均为非线性函数, 称该最优化问题为非线性规划。每个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题，...
svm中拉格朗日对偶问题的推导
qq_41067092的博客
09-04 1005
原始问题： 应用拉格朗日对偶性，求解最优解，对偶问题比较容易求解，可以引入核函数，推广到非线性问题。
SVM 拉格朗日对偶解释
06-12
本文旨在深入探讨SVM中的拉格朗日对偶性的概念及其在求解SVM问题中的应用。 #### 拉格朗日对偶性基础 拉格朗日对偶性是在数学优化理论中用来处理带有约束条件的优化问题的一种技术。在SVM问题中，拉格朗日对偶性的...
SVM中拉格朗日对偶基本原理
06-08
在SVM中，使用拉格朗日对偶性可以将原问题转化为一个对偶问题，并且可以通过对偶问题求解原问题。拉格朗日对偶性的基本思想是将约束优化问题转化为无约束优化问题。具体来说，在SVM中，我们希望找到一个最大间隔超...
拉格朗日对偶问题的一些介绍
学习笔记
10-26 2072
还记得SVM里用到拉格朗日对偶，将有约束条件转换成无约束条件问题进行最优值求解，其实也只是会用这个方法而已，至于为啥能这么用，还是不知道的，接下来深入理解一下吧，也为了之后学习正则化做铺垫。
拉格朗日对偶性（Lagrangian Duality）详解
最新发布
斯黄人民的博客
03-04 1053
拉格朗日对偶性是最优化理论中的重要概念，广泛应用于数学优化、经济学、机器学习等领域。通过引入拉格朗日乘子，我们可以将原始约束优化问题转化为对偶问题，从而获得更多的优化信息。在弱对偶性下，对偶问题的最优解总是小于等于原始问题的最优解。强对偶性则确保在满足一定条件（如Slater条件）的情况下，对偶问题的最优解等于原始问题的最优解。KKT条件为解决具有强对偶性的优化问题提供了必要的最优性准则。拉格朗日对偶性广泛应用于线性规划、支持向量机、博弈论等领域，是优化理论中的核心工具，帮助简化复杂问题。
Andrew Ng - SVM【2】一步步迈向核函数——拉格朗日、原问题与对偶问题
Victor_Gun的专栏
04-23 2234
Andrew Ng - SVM【2】一步步迈向核函数 拉格朗日对偶规划、KKT条件、最优间隔分类器
机器学习：线性SVM转换拉格朗日对偶函数和决策函数
The Zen of Data Analysis
10-26 1429
拉格朗日函数转换为拉格朗日对偶函数 Why need 求极值，最简单的方法还是对参数求导后让一阶导数等于0。先来试试对拉格朗日函数求极值，在这里对参数向量和截距分别求偏导并且让他们等于0。这个求导过程比较简单： 由于两个求偏导结果中都带有未知的拉格朗日乘数αi，因此还是无法求解出ω和b，必须想出一种方法来求解拉格朗日乘数αi。幸运地是，拉格朗日函数可以被转换成一种只带αi，不带ω和b的形式，这...
优化问题的拉格朗日Lagrange对偶法原理
tostq的专栏
05-02 4381
上述优化问题的拉格朗日Lagrange对偶法求解，是将上述带约束的目标优化问题改写为如下无约束的Lagrange函数式子。上述Lagrange函数式子存在如下对偶函数，其是Lagrange函数关于取最小值，即：对偶函数是关于的函数，很显然其是原来Lagrange函数式子的下界，假设优化问题存在最优解，当时，此时存在最优目标小于对偶函数。Lagrange对偶法即是通过最大化原问题Lagrange对偶函数，从而逼近原问题的下界来求解原问题最优解，因为。
SVM支持向量机-拉格朗日乘子与对偶问题（1）
BITDDD小栈
04-09 2万+
对于支持向量机，我们首先要关注的几个点就是间隔，超平面，支持向量，再深入的话就是对偶问题，拉格朗日对偶问题，凸优化，和KKT条件，我们先从基本的间隔，超平面，支持向量说起。 1.SVM基础模型 给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)},yi∈{-1,1}，例如下面图中的点，蓝线左上方的6个点对应1类，右下方的6个点对应-1类，基于数据分类的思想，如果我......
SVM(二）拉格朗日对偶问题
weixin_30430169的博客
05-11 1830
2 拉格朗日对偶（Lagrange duality） 先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题： 目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为 L是等式约束的个数。 然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然...
三种SVM的对偶问题
autocyz
12-25 8461
一、SVM原问题及要变成对偶问题的原因对于SVM的，我们知道其最终目的是求取一分类超平面，然后将新的数据带入这一分类超平面的方程中，判断输出结果的符号，从而判断新的数据的正负。而求解svm分类器模型，最终可以化成如下的最优化问题： minw,bs.t.12∥w∥21−yi(w⋅xi+b)≤0i=1,2,...,N\begin{aligned} \displaystyle{\min_{w,b}} \
【数学】拉格朗日对偶，从0到完全理解
frostime的博客
05-17 3万+
1. 从最优化引出的拉格朗日乘数法 1.1 一个最简单的无约束优化问题 在学习与工程之中，我们时常会遇到一些优化的问题，也就是要对某个目标函数求取极值，最简单的形式如下。 min⁡x∈Rnf(x) \large \min_{x \in \mathbb{R^n}}{f(x)} x∈Rnmin​f(x) 这个式子表达的含义是以 xxx 为自变量，求取 f(x)f(x)f(x) 的最小值。如果想要求取最...
关于拉格朗日对偶问题中对偶性的理解
热门推荐
donger_soft的专栏
09-27 3万+
Markdown编辑的版本 首先说明本文讨论用的符号，拉格朗日函数： L(x,λ,ν)=f0(x)+∑λifi(x)+∑νihi(x) 对偶问题的对偶性体现 这个理解来自于斯坦福的课程——凸优化： “我们注意到标准形式线性规划和不等式形式线性规划以及它们的对偶问题之间的有趣的对称性：标准形式线性规划的对偶问题是只含有不等式约束的线性规划问题，反之亦然。” 为了完整性，下面列出
SVM(二）从拉格朗日对偶问题到SVM
u011584941的专栏
02-25 4498
2 拉格朗日对偶（Lagrange duality）      先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：              目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为              L是等式约束的个数。     然后分别对w和求偏导，使得偏
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