【机器学习】SVM中的弱对偶性证明
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述我们在讲解约束优化问题中经过拉格朗日乘子法获得了优化函数：m i n x m a x λ , η L ( x , λ , η ) min_xmax_{\lambda,\eta...
【机器学习】支持向量机（SVM）——硬间隔+对偶+KKT条件+拉格朗日乘子（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、概述本篇文章将讲解机器学习中的一个非常强的算法——支持向量机（SVM），一听到它的名字就会感到这个算法非常的厉害，确实是这样，在神经网络还没有发展...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 为了理解对偶性，你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题，其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子，例如要找到合适的 x 和 y 使得函数...
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
为了理解对偶性，你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题，其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子，例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化，且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法，我们首先定义一个函数，称为拉格朗日函数。...
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