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。

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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。
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