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凸优化--对偶问题 for SVM

http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/05/duality/?from=timeline

凸优化--对偶问题 for SVM_第1张图片

为啥要最大化？

用上面的x+3y例子  确实是应该求最大 为啥呢？


可以理解为，如果最小值是4，那么他确实是大于等于2的，但是2肯定不是要求的最小值；再进行试探，是否大于等于3，大于等于4？最后发现符合约束的最大的数字就到4了，就说明，4是要找的最小值了呗。

凸优化--对偶问题 for SVM_第2张图片

这又是什么神操作？  u,b，v,h都是常数  另外为什么只有v限制小于等于零，因为u无论正负，chengzaiy一个等式左右，并无什么影响，v只有是正的，才能使小于等于号变成大于等于号，是最后结果变成一个大于等于，才可以利用之前讨论的对偶形式。

但是突然发现，我这是认为v应该大于等于零，可是实际竟然是小于等于零？？？绝对写错了！！

凸优化--对偶问题 for SVM_第3张图片

下文中就写了大于等于零


凸优化--对偶问题 for SVM_第4张图片


凸优化--对偶问题 for SVM_第5张图片

一个线性函数ax+b，如果a不为0，那么这个函数的最小值为负无穷？对呀 ，x可以取值负无穷到正无穷的一条直线的最小值，可不就是负无穷

凸优化--对偶问题 for SVM_第6张图片

凸优化--对偶问题 for SVM_第7张图片

跟KKT条件有什么关系？

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