对偶问题

【机器学习】支持向量机 | 支持向量机理论全梳理 对偶问题转换，核方法，软间隔与过拟合

支持向量机走的路和之前介绍的模型不同之前介绍的模型更趋向于进行函数的拟合，而支持向量机属于直接分割得到我们最后要求的内容1支持向量机SVM基本原理当我们要用一条线（或平面、超平面）将不同类别的点分开时，我们希望这条线尽可能地远离最靠近它的点。这些最靠近线的点被称为支持向量。而这条线到最靠近它的点的距离被称为间隔。支持向量机就是要找到一个最大间隔的线（或平面、超平面），这样可以更好地区分不同类别的点
Qodicat·2024-03-13 10:34

拉格朗日对偶方法求解线性规划

文章目录1线性规划标准形式2构建拉格朗日函数3构建对偶函数4.构建对偶问题5.求解对偶问题6.获得原始问题的最优解1线性规划标准形式让我们考虑一个简单的线性规划问题，并写成标准形式：Minimizef(
高堂明镜悲白发·2024-02-05 17:31

机器学习_12_梯度下降法、拉格朗日、KKT

1.2梯度下降法1.3梯度下降法的优化思想1.4梯度下降法的调优策略1.5BGD、SGD、MBGD1.5.1BGD、SGD、MBGD的区别2有约束的最优化问题3拉格朗日乘子法3.1拉格朗日乘子法理解3.2对偶问题
少云清·2024-02-03 06:23

最优化理论习题（与考试相关）

文章目录凸集与凸函数的证明单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法凸集与凸函数的证明凸函数证明就是求HessianHessianHessian矩阵是否为正定矩阵即可单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法
ˇasushiro·2024-01-28 17:30

国科大机器学习期末复习题库

单选题SVM的原理可简单描述为：最大间隔分类；SVM的算法性能取决于：核函数的选择、核函数的参数、软间隔参数；支持向量机的对偶问题是：凸二次优化；支持向量机中的支撑向量：最大间隔支撑面上的向量；关于决策树节点划分指标描述
真·skysys·2024-01-21 10:22

Lecture05：随机市场出清

2.2GAMS计算源码2.3计算结果3随机市场出清模型的均衡形式4基于场景的随机规划本系列已发表文章列表：Lecture01：市场出清问题的优化建模Lecture1b:如何由原始线性规划模型得到最优条件和对偶问题
运筹码仓·2024-01-20 03:45

列生成算法

对偶维度在讨论问题之前，我们约定：原问题默认是一个最小化问题；对偶问题默认是一个最大化问题。怎么理解这个对偶关系呢？借用经济学方面的话来说，假设原问题的目标是让成本最小，那么对偶就是让收入最大。
风少__Hpy·2024-01-17 22:14

支持向量机（公式推导+举例应用）

文章目录引言间隔与支持向量机对偶问题（拉格朗日乘子法）SMO算法核函数软间隔与正则化软间隔正则化（罚函数法）模型的稀疏性结论实验分析引言在机器学习领域，支持向量机（SupportVectorMachine
Nie同学·2024-01-17 03:12

【学习笔记】线性规划与对偶问题和LP对偶费用流（[ZJOI2013]防守战线题解）

线性规划与对偶问题原问题：min⁡{7x1+x2+5x3}s.t.{x1−x2+3x3≥105x1+2x2−x3≥6xi≥0\min\{7x_1+x_2+5x_3\}\\s.t.
ikrvxt·2024-01-16 16:37

吃瓜学习5-第六章支持向量机(间隔与支持向量机、对偶问题、软间隔、支持向量回归)

支持向量机基本概念支持向量机的基本想法：从几何角度，对于线性可分数据集，支持向量机就是找位于两类训练样本"正中间"（或者说找距离正负样本都最远）的超平面，相比于感知机，其解是唯一的，且不偏不倚，泛化性能更好（原因是这个超平面对训练样本局部扰动的"容忍性“最好。）。如下图，最粗的那条直线。存在多个划分超平面将两类训练样本分开n维超平面有几个特性：(超平面,其中w和x的维度相同)超平面方程不唯一法向量
曼曼668·2024-01-13 23:25

快速理解对偶问题

本文转载自支持向量机-模树科技（我不知道为什么有些latex语法无法识别，只能截图了，如果影响观感建议大家还是直接移步数模百科）优化问题可以分成两个角度：原始问题和对偶问题。
小树modelwiki·2024-01-08 00:29

【数模百科】支持向量机中的线性SVM讲解以及实现办法

一篇文章讲清楚凸优化问题-CSDN博客快速理解对偶问题-CSDN博客支持向量机SVM模型里的二元线性分类是什么-CSDN博客支持向量机SVM中的核技巧（核函数）应该怎么理解-CSDN博客读完之后，我们开始今天的内容
小树modelwiki·2024-01-08 00:27

KCF原理分析

2、将线性空间的脊回归通过核函数映射到非线性空间，在非线性空间通过求解一个对偶问题和某些常见的约束，同样的可以使用循环矩阵傅里叶空间对角化简化计算。3、给出了一种将多通道数
依顿_9791·2024-01-07 02:44

机器学习——支持向量机

目录前言支持向量机的背景理论知识线性可分支持向量机最大间隔超平面最大化间隔的计算对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件拉格朗日乘子法：软间隔与正则化损失函数具体实现垃圾邮件分类（SVM）数据集准备代码实现运行结果总结前言支持向量机
TXQIHYJ·2024-01-02 08:39

SVM线性支持向量机（二）（python实现）

3.求解根据带约束条件的目标函数最佳参数α\alphaα在硬间隔的线性可分支持向量机和软间隔的支持向量机中我们通过拉格朗日函数，对偶问题将带约束条件的求解多个最优参数的目标函数转化求解一个最优参数的目标函数
你的梦想是？·2023-12-27 15:18

机器学习之支持向量机（SVM）原理详解、公式推导（手推）、面试问题、简单实例（sklearn调包）

目录1.SVM介绍1.1.思路1.2.特性2.前置知识2.1.超平面2.2.拉格朗日乘子法2.3.对偶问题3.原理推导3.1.公式推导3.2.求解3.2.1.转化对偶问题3.2.2.SMO算法4.核函数与软间隔
铖铖的花嫁·2023-12-27 15:13

最优化理论复习--对偶单纯形方法及灵敏度分析

对偶单纯形方法定义：设x(0)x^{(0)}x(0)是(L)问题的基本解（不一定是可行解（极点）），如果它的对偶问题的解释可行的，则称x(0)x^{(0)}x(0)为原问题的对偶可行基本解从而衍生出结论
ˇasushiro·2023-12-22 11:39

对偶理论：基本概念札记

但因为对对偶问题的理解不够透彻，在看机器学习理论相关理论时也是懵懵懂懂。所以本文整理了对偶理论的基本概念，帮助理解记忆。
三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:02

支持向量机SVM介绍——基于机器学习_周志华

支持向量机SVM支持向量机1.函数间隔与几何间隔1.1函数间隔1.2几何间隔2.最大间隔与支持向量3.从原始优化问题到对偶问题4.核函数5.软间隔支持向量机上篇主要介绍了神经网络。
Pandy Bright·2023-12-21 22:47

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC对偶问题
十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

SVM —— 理论推导

SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机
写进メ诗的结尾。·2023-12-20 20:37

10分钟掌握对偶单纯形法

只听名字的话会感觉对偶单纯形法和对偶问题关系很大，其实不然(想要了解对偶问题的话可以看我之前的文章)。对偶单纯形法在我看来和大M法以及两阶段法很像，都是用来补充纯粹的单纯形法无法解决特殊问题的缺陷。
咖瑞芝·2023-12-20 17:26

对偶问题推导

原问题和对偶问题每一个线性优化问题，都可以表示为一个对偶问题。原问题：对偶问题：原问题不等式（）的数量为对偶问题中变量的数量。原问题变量()的数量为对偶问题中不等式的数量。如何推导？
Greyish·2023-12-20 03:53

对偶问题笔记（2）

目录4.凸优化问题之强对偶性的Slater条件5.约束转换对对偶性的影响5.1函数有限值约束转换为集约束5.2代数约束转换为集约束6.对偶的对偶7.仿射约束优化问题的对偶函数的计算Reference4.凸优化问题之强对偶性的Slater条件一个优化问题是否满足强对偶性是不容易检验的,所以需要对凸优化问题给出一个方便的检验条件,即所谓Slater条件.考虑凸优化问题{min⁡f0(x)s.tfi(x
碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:17

对偶问题笔记（1）

目录1从Lagrange函数引入对偶问题2.强对偶性与KKT条件3.对偶性的鞍点特征1从Lagrange函数引入对偶问题考虑如下优化问题{min⁡f0(x)s.tfi(x)≤0,i=1,⋯ ,p,hj(
碧蓝的天空丶·2023-12-20 03:47

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题
十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

机器学习——支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据二、寻找最大间隔1.最大间隔2.拉格朗日乘子法3.对偶问题三、SMO高效优化算法四、软间隔五、SMO算法实现1.简化版SMO算法2.完整版SMO算法3.可视化决策结果六、核函数
林梓烯·2023-12-19 04:07

【机器学习】支持向量机

一、支持向量机原理1.1线性可分问题1.2线性可分问题的对偶问题1.3线性不可分问题1.4线性不可分问题的对偶问题1.5核映射与核函数1.6SMO算法原理1.7SMO算法中优化变量的选择1.8多分类问题二
十年一梦实验室·2023-12-15 12:06

机器学习笔记-支持向量机

文章目录前言一、支持向量机介绍二、线性可分SVM2.1.SVM数学模型的推导2.2.拉格朗日数乘法与对偶问题转换2.3.线性可分SVM学习算法三、线性不可分SVM3.1.线性不可分与软间隔3.2.线性不可分
复杂混沌·2023-12-03 19:50

机器学习——支持向量机(SVM)

1.2拉格朗日函数及对偶问题求解1.3SMO算法求解SMO算法：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212107KKT条件：参考：https://zhuanlan.zhihu.com
小维_·2023-12-02 02:52

《machine learning in action》机器学习 算法学习笔记 支持向量机（Support Vector Machine）

支持向量机（SupportVectorMachine）数理证明前置知识：拉格朗日数乘法、对偶问题、核技巧拉格朗日数乘法针对的是约束优化问题：例题：已知x>0,y>0,x+2y+2xy=8,则x+2y的最小值
NONE-C·2023-11-27 09:14

支持向量机原理（Support Vector Machine）学习笔记

支持向量机原理（SupportVectorMachine）学习笔记前言1.SVM算法原理2.硬间隔（Hardmargin）SVM2.1拉格朗日乘子法2.2KKT条件2.3对偶问题3.软间隔（Softmargin
奶糖派大白兔·2023-11-27 09:40

支持向量机——SVM原理

SVM——SupportVectorMachine5.11update：拉格朗日对偶问题的推导5.15update：SMO算法推导5.17update：sklearn实现文章目录SVM——SupportVectorMachine
稚与·2023-11-26 12:30

这次一定要弄懂-SVM-5-推广到soft margin svm和非线性的svm

https://www.bilibili.com/video/av62223878文章目录5-1SoftMarginSVM5-1-1SoftMarginSVM的原问题5-1-2SoftMarginSVM的对偶问题
白儿墨·2023-11-26 12:07

近期问题笔记20231116

DMA的洛伦兹约束的来源多拉格朗日乘子的拉格朗日对偶问题的次梯度搜索鲁棒优化，onlystatisticalCSIoftheusers-to-RISchannelsH2,k\mathbf{H}_{2,k
快把我骂醒·2023-11-19 19:12

【管理运筹学】运筹学“背诵手册”（二） | 对偶理论与灵敏度分析

二、对偶理论与灵敏度分析用矩阵形式表示原问题和对偶问题：max⁡z=CXs.t.{AX≤bX≥0\maxz=\pmb{CX}\\s.t.
Douglassssssss·2023-11-14 22:23

机器学习——支持向量机

支持向量机一、定义二、基本概念1.线性可分2.分割超平面3.超平面4.点相对于分割面的间隔5.间隔6.支持向量三、寻找最大间隔1.分隔超平面2.如何决定最好的参数3.凸优化4.拉格朗日对偶①拉格朗日乘子法与对偶问题
Moonee_·2023-11-11 05:13

《机器学习》第6章 支持向量机

文章目录6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数支持向量展式核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归（SVR)6.6核方法6.1间隔与支持向量分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面
太极生两鱼·2023-11-06 06:05

机器学习 —— 支持向量机

目录一、基于最大间隔分隔数据1.1线性模型1.2超平面1.3支持向量1.4支持向量机二、寻找最大间隔三、拉格朗日乘子法与对偶问题3.1对偶问题：等式约束3.2不等式约束的KKT条件3.3最大间隔问题的拉格朗日乘法四
DreamWendy·2023-11-03 19:48

机器学习第六章支持向量机学习笔记

如何为一个训练集找到可以划分不同类别样本的划分超平面划分超平面那可以通过一个线性方程来描述使划分超平面的划分结果正确的训练样例称为支持向量两个异类（超平面两边的）支持向量（训练样例）到超平面的距离之和为间隔找到使训练样本具有最大间隔的划分超平面，也就是找到满足条件的参数wb，使间隔最大2训练完成后只需保留支持向量（被正确划分的向量）对偶问题
69ae7603d0cc·2023-10-29 04:28

拉格朗日乘子，原始问题和对偶问题

1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来了（呵呵。。。），偏偏有约束条件，好烦啊，要是能想办法把约束条件去掉就好了，bingo!拉格朗日函数就是干这个的。引进广
永胜永胜·2023-10-26 21:57

统计学习方法 拉格朗日对偶性

文章目录统计学习方法拉格朗日对偶性原始问题对偶问题原始问题和对偶问题的关系统计学习方法拉格朗日对偶性读李航的《统计学习方法》时，关于拉格朗日对偶性的笔记。
Air浩瀚·2023-10-26 16:46

Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM

一前言二什么是SVM三线性SVM数学建模1决策面方程2分类间隔方程3约束条件4线性SVM优化问题基本描述5求解准备6拉格朗日函数7KKT条件8对偶问题求解SMO算法1Platt的SMO算法2SMO算法的解法四编程求解线性
essenge·2023-10-24 04:27

运筹学：影子价格（shadow price）和对偶价格（dual price）

文章目录对偶问题的解影子价格对偶价格对偶价格与影子价格的关系总结例题对偶问题的解影子价格影子价格是一个经济学意义上的解释，因为不同的解读，目前对于影子价格准确的定义较为混乱。
Cachel wood·2023-10-22 08:36

拉格朗日函数对偶问题、KKT条件

一、概念介绍KKT最优化条件是Karush(1939)以及Kuhn和Tucker(1951)先后独立发表出来的，但在Kuhn和Tucker发表之后才逐渐受到重视，因此多数情况下记载成库恩-塔克条件(Kuhn-Tuckerconditions)。先介绍几个优化的概念。1.1优化最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。根据是否有变量的约束条件，可以将优化问题分为无约
爱趣无穷·2023-10-21 19:28

最优化建模、算法与理论（四）—— 最优性理论

1.3唯一性定理2无约束可微问题的最优性理论2.1一阶最优性条件2.2二阶最优性条件3无约束不可微问题的最优性理论3.1凸优化问题一阶充要条件3.2复合优化问题的一阶必要条件4对偶理论4.1拉格朗日函数与对偶问题在实际中最优化问题的形式多种多样
奶盖加芝士·2023-10-21 11:01

算法基础课-动态规划

背包不同的状态表示含义（不大于，恰等于，不少于）01背包状态函数自变量因变量互换表示01背包：多维重量完全背包完全背包优化多重背包问题多重背包优化分组背包问题混合背包线性dp最长上升子序列最长上升子序列的对偶问题与
Andantex·2023-10-16 03:22

最优化方法(学习笔记)-第十一章等式约束优化问题

等式约束优化问题等式约束的基本定义消除等式约束基于feasible初值的牛顿法基于infeasible初值的牛顿法通过解原对偶问题解释原理求解KKT系统实例总结等式约束的基本定义等式约束问题min⁡f(
oliveQ·2023-10-09 14:37

机器学习-SVM

机器学习-SVM一、SVM提出二、SVM最优化问题三、为什么要求对偶问题四、SVM转换为对偶问题五、核函数一、SVM提出这里有两个类别的数据，class1与class2，要把这两类分开。
大虾飞哥哥·2023-10-08 17:28

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第六章支持向量机

周志华老师机器学习西瓜树+南瓜书以下是我的学习笔记：支持向量机（supportvectormachines，SVM）是一种二分类模型，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，通过对偶问题
Unicorn婧·2023-09-28 00:17
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