04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释

L先生AI课堂

博客专家认证

2023-01-13 01:47:21

课时名称	课时知识点
04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释	讲解有约束问题求解方案-KKT条件不等式约束条件的数学解释

...全文

156 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

以通俗简介的方式，从浅入深介绍SVM原理和代码流程让你从此不再惧怕SVM 视频部分： 01_SVM之回顾梯度下降原理02_SVM之回顾有约束的最优化问题03_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT几何解释04_SVM之回顾有约束的最优化问题-KKT数学解释05_SVM之回顾距离公式和感知器模型06_SVM之感知器到SVM的引入07_SVM之线性可分时损失函数的表示08_SVM之线性可分时损失函数的求解-对w,b变量求偏导09_SVM之线性可分时损失函数的求解-对β变量求解.10_SVM之线性可分时算法整体流程11_SVM之线性可分时案例12_SVM之线性不可分时软间隔介绍13_SVM之线性不可分时软间隔优化目标14_SVM之线性不可分时软间隔算法整体流程15_SVM之线性不可分时数据映射高维解决不可分问题16_SVM之线性不可分时核函数引入17_SVM之线性不可分时核函数讲解18_SVM代码之线性可分时和Logistic回归比较19_SVM代码之基于鸢尾花数据多分类参数解释20_SVM代码之基于鸢尾花数据网格搜索选择参数21_SVM代码之不同分类器，核函数，C值的可视化比较2

深入理解SVM---从头到尾详细推导（软硬间隔、KKT条件、核技巧）

1.带约束条件的最优化问题称为原问题p2.通过拉格朗日乘子法可以将原问题变为无约束形式3.通常原问题难求解，需要构造其对偶问题d4.可以证明，原问题的解大于等于对偶问题的解，这个称为弱对...

SVM上篇1 . SVM分类的基本思想1.1 线性分类器1.2 支撑平面和支撑向量1.3 margin的表示及目标函数1.4 SVM的约束条件1.5 最优化问题2 . 构造拉格朗日乘数法2.1 等式约束优化2.2不等式约束优化2.3 SVM的kkt条件3.对偶问题3.1拉格朗日对偶问题3.2为什么引入对偶问题而不直接求解呢4.利用拉格朗日对偶求解SVM参数5.soft SVM5.1 解决实际问题5.2优化目标以及求解5.3 损失的表示5.3.1 0/1损失5.3.2 0/1损失的替代损失5.4 与SVM

在之前关于 support vector 的推导中，我们提到了 dual ，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于 SVM 的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：mins.t.f0(x)fi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,…,p\begin{aligned} \min&f_0(x

李虎的课程社区_NO_1

2

社区成员

152

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章