对偶问题

SVM支撑向量机详解(一)

Ng为了讲清楚这个算法，先是从最优间隔分类器开始，再到KKT条件原问题和对偶问题，最后引出SVM的概念和求解方法。我按我的理解来，可能细节有点不一样，但最后是殊途同归。
一支程序媛·2020-06-30 18:04

凸优化之优化、对偶、KKT-七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班学习笔记

优化一般优化问题的基本形式凸优化的基本形式共轭函数共轭函数是凸函数对偶问题拉格朗日函数拉格朗日对偶函数KKT条件小结优化一般优化问题的基本形式minimizef0(x),x∈Rns.t.fi(x)≤0,
卖小孩的咖啡·2020-06-30 17:17

凸优化--对偶问题 for SVM

http://www.hanlongfei.com/convex/2015/11/05/duality/?from=timeline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。这又是什么神操作？u
zhangdamengcsdn·2020-06-30 13:41

第五章 支持向量机(SVM)

分类大间隔分类特征缩放的敏感度软间隔分类硬间隔对异常值的敏感度街道宽阔vs限制间隔违例(之间找到良好的平衡，即:软间隔分类)非线性SVM分类非线性SVM分类(卫星数据集)多项式核添加相似特征高斯RBF核函数计算复杂度SVM回归工作原理决策函数和预测训练目标二次规划对偶问题核化
Kungs8·2020-06-30 06:14

SVM→4.目标函数的求解

SVM→4.目标函数的求解《SVM→4.目标函数的求解》原优化问题的拉格朗日函数是图若x是二维的点，则w是二维的，a、b、y是一维的原优化问题是凸优化问题上述的拉格朗日函数是凸函数建立原优化问题的对偶问题
LeisureZhao·2020-06-29 23:51

SVM原理介绍与Python实现（二）：SVM的推导过程

2、求解方式转换由于这个结构具有特殊性，所以可以通过拉格朗日的对偶性（LagrangeDuality），将原问题转到对偶问题进行优化（两者等价）。这样是有两个优点：一是对偶问题更容易求解，二是也
我愛大泡泡·2020-06-29 19:46

学习总结 | 支持向量机（SVM）

目录1.SVM原理2.SVM核函数的作用3.为什么要将求解SVM原始问题转化为对偶问题？4.SVM为什么采用间隔最大化5.SVM对异常值敏感吗？6.SVM如何处理多分类问题？
乔木zzz·2020-06-29 05:45

机器学习面试点杂记

～文章目录熵参数模型与非参数模型SVM1.原始问题2.拉格朗日函数3.对偶问题4.转化为对偶问题的好处5.合页损失函数6.多分类SVM7.高斯核函数LR1.二项逻辑回归2.多项逻辑回归(K项)3.损失函数
zhoujl48·2020-06-29 01:42

支持向量机（SVM）——对偶问题

转自西瓜书《机器学习》上节我们介绍了支持向量机的基本型及其推导过程，这节我们对基本型求解。上节我们推导的模型为我们希望求解上式来得到大间隔划分超平面所对应的模型其中w，b是模型参数，注意到式（1）本身是一个凸二次规划问题。能直接用现成的优化计算包求解，但我们可以有更高效的方法。-------------------------------------------------------------
Mosay_dhu·2020-06-29 00:14

SVM第四课

将求解超平面的问题转化为如下问题图片.png引入拉格朗日乘子法(求解有约束条件下的最优化问题的算法)拉格朗日函数拉格朗日函数由于：图片.png所以：图片.png因此，原问题为极小极大问题：图片.png原问题的对偶问题
加班饭不好吃·2020-06-28 04:02

周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第六章 支持向量机

周志华《机器学习》同步学习笔记——第六章支持向量机6.1间隔与支持向量6.2对偶问题得到对偶问题SMO求解6.3核函数6.4软间隔与正则化软间隔正则化6.5支持向量回归6.6核方法6.1间隔与支持向量定义
克小洛·2020-06-27 08:01

周志华《Machine Learning》学习笔记（8）--贝叶斯分类器

从最初的分类函数，通过最大化分类间隔，max(1/||w||)，min(1/2||w||^2)，凸二次规划，朗格朗日函数，对偶问题，一直到最后的SMO算法求解，都为寻找一个最优解。
努力进行光合作用·2020-06-27 02:03

机器学习（二）SVM

机器学习（一）LR机器学习（二）SVM机器学习（三）树模型机器学习（四）聚类机器学习（二）SVM目录1、目标函数的由来2、凸二次规划问题：3、利用拉格朗日对偶性求解：4、对偶问题：（3）对偶间隙：（4）
sisteryaya·2020-06-26 12:24

SMO算法最通俗易懂的解释

其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量
图灵的猫.·2020-06-25 16:01

支持向量机学习笔记

线性可分支持向量机与硬间隔最大化3.1.1硬间隔分类3.1.1.1硬间隔线性SVM分类器的目标3.2线性支持向量机与软间隔最大化3.2.1软间隔分类3.2.1.1软间隔线性SVM分类器的目标3.3小结四、对偶问题
二胖_pro·2020-06-25 07:09

SVM技术详解(下)

1.对偶问题max1||w||s.t.,yi(w′xi+b)≥1,i=1,...,nmin12||w||2s.t.,yi(w′xi+b)≥1,i=1,...,n现在的目标函数是二次的，约束条件是线性的，
Taolla·2020-06-25 02:23

凸优化－KKT条件

08November20151.引言上一节我们讲了如何构建原问题的对偶问题，首先我们引入拉格朗日函数L(x,u,v)将有约束的优化问题转换为无约束的优化问题，然后对原问题的参数求导，获得使拉格朗日函数最小的拉格朗日对偶函数
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:13

凸优化－对偶问题

05November20151.引言凡心所向，素履所往，生如逆旅，一苇以航。很高兴阿森纳能在欧冠上战胜拜仁，在虎扑上看到这样的一句话，颇有感触，借来作为这篇博文的开始，生活中我们需要一些勇气去追寻自己的理想。回到本篇内容上，对偶是个神奇的东西，从文学角度而言，对偶和对仗属于一种修辞手法，即用字数相等，语义对称的方法来表征想法或抒发情感。“凡心所向，素履所往，生如逆旅，一苇以航”或者“棋逢对手，将遇
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-06-25 00:12

凸优化KKT条件求解

KKT条件拉格朗日对偶问题求解拉格朗日对偶问题，关键在于用拉格朗日乘子向量写出Lagrange。
lv_ivy·2020-06-24 10:55

数学之对偶问题

线性规划的对偶问题常山机器厂生产Ⅰ、Ⅱ两种产品。这两种产品都要分别在A、B、C三种不同设备上加工。
cqychen·2020-06-23 00:02

拉格朗日对偶性(转)

拉格朗日对偶性是解决带约束的最优化问题的方法，在实际应用中，通过拉格朗日对偶原理将原始问题转换成对偶问题，将原来不容易解决的问题转化为一个容易解决的问题，如支持向量机。
潇水汀寒·2020-06-22 08:42

Task1:线性规划 整数规划 非线性规划 二次规划

1.5求解线性规划的Matlab解法（练习）1.6可以转化为线性规划的问题§2运输问题(产销平衡)§3指派问题3.1指派问题的数学模型3.2求解指派问题的匈牙利算法§4对偶理论与灵敏度分析4.1原始问题和对偶问题
溯勉·2020-06-22 05:58

SVM（python实现）

看《机器学习（西瓜书）》可以理解SVM的推导过程，重点是看附录理解“对偶问题”，以及核函数的定义。
NickChen_0411·2020-06-22 02:16

如何构造线性规划的对偶问题（How to take the Dual of a Linear Program）

如何构造线性规划的对偶问题原文：《HowtotaketheDualofaLinearProgram》bySebastienLahaie0、前言这篇笔记的目的有：（1）解释如何判断一个问题是不是线性规划（
Zing22·2020-06-22 02:46

拉格朗日对偶性

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/22545/在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解
shenghaishxt·2020-06-21 03:38

拉格朗日对偶性

在约束最优化问题中，常用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题求解。
颀周·2020-05-21 20:00

SVM 由浅入深的尝试（三）SMO算法的一点理解

对偶问题请转至上篇。SVM的目的就是通过二次规划算法求解下式的最值。但是，该问题的规模正比于训练样本数。数据样本越大，计算成本越大。因此，提出高效算法SMO。
在做算法的巨巨·2020-04-13 01:08

数据挖掘入门系列教程（八点五）之SVM介绍以及从零开始公式推导

目录SVM介绍线性分类间隔最大间隔分类器拉格朗日乘子法（Lagrangemultipliers）拉格朗日乘子法推导KKT条件（Karush-Kuhn-TuckerConditions）拉格朗日乘子法对偶问题
段小辉·2020-04-13 00:00

极值、驻点、鞍点和拐点

在对偶问题中经常会提及鞍点这一概念。这些数学知识与最优化问题有着密不可分的关系。
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-04-07 09:17

SVM系列第十二讲--SMO算法

1、求解问题我们首先来回顾一下我们要解决的问题，在将SVM原始问题转换成为对偶问题之后，我们先求的了w和b的值，带回到原式中并化简，得到了如下的最优化问题：优化问题可以看到，我们共有n个决策变量需要处理
文哥的学习日记·2020-04-05 22:47

机器学习技法--SVM的对偶问题

对偶问题的动机原来的SVM如果要进行非线性变换，需要在转换后的Z空间(假设为d~维度)内进行linearSV
sonack·2020-04-04 20:11

【理论】运筹学入门

1.线性规划及标准形式2.单纯形法的计算3.对偶问题，知道最优解，求对偶问题的最优解4.运输问题5.指派问题和匈牙利法6.最小生成树和最短路径运筹学(OperationsResearch)，有几个别名数学规划
needrunning·2020-04-04 19:20

2019-01-25

写出svm原始问题转换至其对偶问题的数学推导过程：1导包：fromsklearnimportsvm2构建模型:clf=svm.SVC(gamma='scale')3训练模型：clf.fit(X,Y)4利用该模型进行预测
hannah1123·2020-04-01 07:39

SVM（面试准备）

为各样本点到超平面的最小距离：根据间隔最大化的目标写出规划：由于和对应超平面相同，故令，得到：变形得到：构建拉格朗日函数：原问题转化为：写出其对偶：解对偶内层最优化问题，即令对和偏导数为0，得到：带入得到：从而对偶问题变成
单调不减·2020-03-24 09:38

支持向量机优化2020-03-19

1、拉格朗日对偶问题求解2、支持向量机优化求解通过拉格朗日对偶问题求解得到支持向量机的最优解切点处曲率相等，除此之外其他点的曲率（导数）f(w)>h(w)导数代表的是变化速度，可以理解为斜率、曲率将函数及其约束函数合并在一起的拉格朗日法
_a30a·2020-03-19 09:06

机器学习算法（公式图解：LR&SVM）

随着迭代的进行，alpha越来越小，这会缓解系数的高频波动支持向量机（SVM）对偶问题：转换后的形式叫做dualproblem同样的方法：优化目标转换后的优化目标求导替换
yingtaomj·2020-03-18 23:48

机器学习所有相关问题

矩估计的实际意义4.极大似然估计的实际意义三、线性代数1.方阵的相似变化的几何意义2.方阵的相合变换的几何意义3.主成分分析的原理四、凸优化1.凸优化的例子（极大似然估计和最小二乘法）2.凸集与凸函数的实际意义3.对偶问题与
王侦·2020-03-08 07:57

SVM学习笔记

1.SVM算法原理支持向量机（SupportVectorMachine）算法需理解清楚三个关键点：间隔，对偶问题，核技巧。
reasontime·2020-03-05 04:17

线性规划技巧: 如何写对偶问题

给定线性规划的原始问题,本文介绍写如何方便地写出其对偶问题.基本公式我们先给出互为对偶问题的两种基本形式,作为后续写对偶问题的基础.1.原问题的约束是不等式2.原问题的约束是等式总结原问题的一个约束对应一个对偶变量
胡拉哥·2020-03-01 09:58

支持向量机|SMO算法实现

我们给出了解法思路在对偶问题
邓莎·2020-02-26 18:52

「微经1 - 2」权衡与抉择

第2节权衡与抉择上一节讲到，在微观经济学中，“经济”的含义可以表述为一对对偶问题，即“一定收益下的总成本最小化”和“一定总成本下的收益最大化”，又因为社会采用价格机制配置配置稀缺资源，所以，正如经济学十大原理的第一条所说
零敲碎打·2020-02-26 12:23

线性规划与单纯形法

对偶问题的基本性质无界性：原问题为无界解，则其对偶问题无可行解对偶定理：若原问题有最优解，那么对偶问题也有最优解，且目标函数值相等对偶最优解的经济解释：它代表着买主最低出价，也是卖主的内控价格。
Jalynn·2020-02-22 18:57

2019-01-23

写出svm原始问题转换至其对偶问题的数学推导过程：1基于训练集在样本空间找到一个超平面将不同类别的样本分开并且该平面所产生的分类的结果是鲁棒性最好的为未见实例的泛化能力最强该平面通过线性方程表示：---
hannah1123·2020-02-18 23:11

拉格朗日对偶性

在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。
AlbertLi·2020-02-17 21:41

《机器学习(周志华)》笔记--支持向量机（2）--对偶问题：优化问题的类型、对偶问题、解的稀疏性、硬间隔与软间隔

二、对偶问题1、优化问题的类型（1）无约束优化问题：求解方法：求取函数f(x)的导数，然后令其为零，可以求得候选最优值，再在这些候选值中验证；如果是凸函数，可以保证是最优解。
泰初·2020-02-16 11:00

Dual Programming

我们首先通过一个非常经典的结合实际背景的例子来介绍一下对偶的概念：（图截自https://www.datalearner.com/blog/1051551324508180）接下来我们从纯数学的角度考查对偶问题
单调不减·2020-02-15 08:58

SVM支持向量机（二）

支持向量在线性不可分的情况下，对偶问题的解中对应于alphai>0的样本点（xi,yi）的实例xi称为支持向量（软间隔支持向量）软间隔支持向量xi或者在间隔边界上，或者在间隔边界和分离超平面之间，或者在误分类一侧
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-02-08 09:57

机器学习基础·拉格朗日乘数法

摘要方法的目标问题，原始问题，对偶问题的描述及形式，相关理论及KKT条件。正文目标解决条件极值问题，条件含不等式约束及等式约束，拉格朗日乘数法将约束问题转换为无约束问题。
jiangweijie1981·2020-02-07 21:33

协同ADMM求解考虑碳排放约束直流潮流问题的对偶问题（A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon

协同ADMM求解考虑碳排放约束直流潮流问题的对偶问题（ADistributedDualConsensusADMMBasedonPartitionforDC-DOPFwithCarbonEmissionTrading
屠龙灬世家·2020-01-14 11:00

机器学习技法--Soft-Margin SVM

本文参考整理了Coursera上由NTU的林轩田讲授的《机器学习技法》课程的第四章的内容，主要介绍了Soft-MarginSVM和它的对偶问题的基本推导过程，主要介绍了Soft-Margin引入的动机、
sonack·2020-01-07 07:31
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