SVM中的Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶问题

最新推荐文章于 2021-06-16 21:52:47 发布
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本文探讨了在优化问题中KKT条件的应用及其与二次规划的关系。解释了如何利用线性组合构造拉格朗日乘子，并讨论了从对偶问题返回原始问题的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

因为这里公式编辑不方便，为求严谨，写在word上截图，图片边缘缺失的字，下面补上。

需要满足的条件。

未命名

 线性组合。两个拉格朗日乘子不同的地方在于

条件也是KKT条件之一。

未命名2

 可以直接套用二次规划。如果反过来，如何将对偶式对偶回原来的目标式？

未命名3

 

未命名4

 

 

有约束的优化问题求解——Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件
你若盛开，清风自来。
11-11 1万+
前言：由于本科学习的数理知识较为基础，没有涉及到优化问题相关知识，在遇到优化问题时，满脸问号这是个啥子嘞？相信很多小伙伴也有和我一样的感受。在网上一顿神搜索，又查阅了相关的书籍，终于有了一点感悟。由于网上相关的知识较为零碎，我将其整理了一下，一是作为学习笔记，二是方便后面的小伙伴们学习。 Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件是非线性规划(nonlinear programming)最佳解的必要条件。KKT条件将Lagrange乘数法(Lagrange multipliers)所处理涉及等式
1.22SVM（对偶性，KKT条件，核函数(高斯核函数RBF，参数伽马），软间隔问题（对误差容忍，参数C），总结，例题），SVM流程，代码，划分指定类数
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Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件 (KKT 条件) 一般地，一个最优化数学模型能够表示成下列标准形式： 所谓 Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件，就是指上式的最小点x*必须满足下面的条件： KKT最优化条件是Karush[1939]以及Kuhn和Tucker[1951]先后独立发表出來的。这组最优化条件在Kuhn和Tucker 发表之后才逐渐受到重视，...
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09-20 5511
一般地，一个最优化数学模型能够表示成下列标准形式：所谓 Karush-Kuhn-Tucker 最优化条件，就是指上式的最小点 x* 必须满足下面的条件：KKT最优化条件是Karush[1939]以及Kuhn和Tucker[1951]先后独立发表出來的。这组最优化条件在Kuhn和Tucker 发表之后才逐渐受到重视，因此许多书只记载成「Kuhn-Tucker 最优化条件 (Kuhn-Tu
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