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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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02_SVM之回顾有约束的最优化问题-等式约束条件
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约束
优化问题(
SVM
预备知识)
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
优化--smo
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...
R语言-条件
约束
最优化_非线性规划求解(Rdonlp2)
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) ⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪−100
02≤x+y
机器学习
SVM
(1-5)
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
SVM
5.1 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
03
SVM
- KKT条件
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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李虎,联想集团PCSD业务UDS平台推荐算法团队开发负责人,曾获2018-2019年度联想集团中国区优秀员工。在联想内部,做过多次企业内训和技术支持,并在北京线下技术沙龙分享会上作为演讲嘉宾分享算法实战应用效果,拥有丰富的线上,线下培训经验。对机器学习,深度学习算法建模,推荐系统,大数据有多年的实际经验。CSDN博客专家,著有大白话算法系列,以通俗生动的方式讲解人工智能前沿算法。愿景是打造全网AI最通俗教学,赠人玫瑰,手有余香,在人工智能前行的路上一起前行,以通俗简洁详细的方式,让每一位热爱着深入其中。空间有形、梦想无限!加油!
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