02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件

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2023-01-13 01:47:21

课时名称	课时知识点
02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件	回顾最优化问题解决方式，讲解有约束问题求解方案-拉格朗日乘子等式约束条件

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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...

本篇是SVM系列的最后一篇，将讲解SVM的求解，即SMO算法待优化问题回顾一下，SVM的优化问题最终可以转化为如下形式：显然，该问题同样不好直接优化求解，而Platt提出的SMO算法便是一个可以高效的求解上述问题的算法，他把原始问题的求解N个参数二次规划问题分解成多个二次规划问题进行迭代求解，即每次选择一对变量而固定其它变量来进行求解；根据问题的等式约束，当变动时，也要随之变动以满...

网络上关于Ｒ语言的条件约束最优化求解的例子不多，而且较为杂乱无章。自己总结一篇文章，方便自己以后查阅，回顾。主要通过一个案例说明，如何在Ｒ中如何描述目标问题。使用的包是　Rdonlp2。有如下的条件约束最优化问题： min(z=x2siny+y2cosx) min( z= x^2siny + y^2cosx) ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪−10002≤x+y

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

02 SVM - 拉格朗日乘子法回顾上章，原始问题与对偶问题的关系：结论：1、对偶问题小于等于原始问题。2、当函数满足KKT条件的时候，对偶问题=原始问题。这章开始介绍KKT条件。 KKT条件 KKT条件是泛拉格朗日乘子法的一种形式；主要应用在当我们的优化函数存在不等值约束的情况下的一种最优化求解方式；KKT条件即满足不等式约束情况下的条件...

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