人工智能_机器学习067_SVM支持向量机目标函数构建_通过KKT条件锁定公式条件_使用拉格朗日乘子法和对偶问题转换_变不等式为等式条件_利用SMO方法求解lamada---人工智能工作笔记0107

可以看到上面是我们之前说的,SVM的目标函数公式,然后我们如何求解?

根据之前我们说的 KKT条件,然后构造拉格朗日乘子法,还有对偶问题,我们就可以,按照

下面的步骤来计算SVM目标函数的 最优的一组w的值了,有了w,那么  也就是是求出了最优解了.

可以看到上面的公式,我们首先要

对他构造出拉格朗日乘子法,可以看到:

我们引入了一个lamada 来乘以 后面的条件公式 ,并且我们的lamada是大于=0的,

这里注意lamada也是有多个的,可以看到lamada i对吧,

我们知道 lamada i>= 0 而 这个部分<=0 ,那么 整体公式