对偶问题

机器学习-学习笔记 支持向量机

对偶问题由上述式子可以得到对偶问题最终得到如下公式满足条件核函数异或问题就不是线性可分的。核函数，支持向量展式核函数定理支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。
DLNU-linglian·2017-07-21 01:25

最优化 - 拉格朗日乘子法与KKT条件

1.一般约束优化问题一般约束优化问题的形式为：定义拉格朗日函数为：则一般约束优化问题的最优性条件（KKT条件）：2.对偶问题一个优化问题可以从两个角度来考虑，一是被优化的原问题，其次是基于拉格朗日函数定义的对偶问题
KeeJee·2017-07-18 15:41

学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题

学习SVM（一）SVM模型训练与分类的OpenCV实现学习SVM（二）如何理解支持向量机的最大分类间隔学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题学习SVM（四）理解SVM中的支持向量（SupportVector
chaibubble·2017-07-12 13:38

学习SVM（四） 理解SVM中的支持向量（Support Vector）

学习SVM（一）SVM模型训练与分类的OpenCV实现学习SVM（二）如何理解支持向量机的最大分类间隔学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题学习SVM（四）理解SVM中的支持向量（SupportVector
chaibubble·2017-06-25 00:00

优化问题中的对偶性理论

优化问题中的对偶性理论Standard本文讲的是优化问题中与对偶问题、对偶性理论相关的内容，包括对偶问题的最优解、弱对偶性、强对偶性、共轭函数、以及KKT条件等。
tongle.Wang·2017-06-09 20:37

约束最值问题的拉格朗日对偶性

本篇博客将会简单易于理解的方式描述原始问题、对偶问题以及他们之间的关系。
LY_ysys629·2017-06-06 21:34

写在SVM之前——凸优化与对偶问题

本篇是写在SVM之前的关于优化问题的一点知识，在SVM中会用到。考虑到SVM之复杂，将其中优化方面基础知识提出，单作此篇。所以，本文也不会涉及优化问题的许多深层问题，只是个人知识范围内所了解的SVM中涉及到的优化问题基础。一、凸优化问题在优化问题中，凸优化问题由于具有优良的性质（局部最优解即是全局最优解），受到广泛研究。对于一个含约束的优化问题：{minxf(x)s.t.x∈C{minxf(x)s
bbbeoy·2017-05-18 12:00

凸优化－对偶问题

但是，本文是要阐述在数学问题上的对偶问题，它是优化
张博208·2017-05-18 12:36

凸优化－对偶问题

但是，本文是要阐述在数学问题上的对偶问题，它是优化
bbbeoy·2017-05-18 12:00

线性规划中的对偶理论

满足所有约束条件的一组变量组成的解,就称为该线性规划的一个可行解，所有可行解构成的集合称为该线性规划的可行域.线性规划普遍存在配对现象,即对每一个线性规划问题,都存在另一个与它有密切关系的线性规划问题.前者称为原问题,后者称为对偶问题
yichudu·2017-04-17 19:50

学习SVM（一） SVM模型训练与分类的OpenCV实现

简介学习SVM（一）SVM模型训练与分类的OpenCV实现学习SVM（二）如何理解支持向量机的最大分类间隔学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题学习SVM（四）理解SVM中的支持向量（SupportVector
chaibubble·2017-03-29 21:52

拉格朗日对偶问题（Lagrange duality）

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识。1.原始问题假设f(x),ci(x),hj(x)f(x),c_i(x),h_j(x)f(x),ci(x),hj(x)是定义在RnR^nRn上的连续可微函数，考虑约束最优化问题：min⁡x∈Rnf(x)s.t.ci(x)≤0,i=1,2,…,khj(x)=0,j=1,2,…,k\begin{aligned}\min_{x\in
y小川·2017-03-28 21:07

支持向量机（SVM）必备知识(KKT、slater、对偶）

SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸优化问题、拉格朗日乘子法、对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！
feilong_csdn·2017-03-16 16:00

SVM的对偶问题与核方法

支持向量机（SVM）算法里，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题来求解。
alexmiaomiao·2017-03-13 16:27

感知机及其对偶问题，参考《统计学习方法》

感知机模型：1判别模型，2旨在学习出一个线性划分的超平面输入T={（x1，y1）,（x2，y2）……（xN，yN）}xi是一n维的特征向量，yi属于{+1，-1}。通俗来讲就是。（假设T是线性可分的）输出函数f(x)=sign(w·x+b)sign表示符号函数。是一n维的向量。（w,b）可以确定一个超平面。首先，我们要使用梯度下降来求解。就得确定损失函数。分类错误的情况下yi(w⋅xi+b)<0定
trayfour·2017-03-06 13:07

svm&贝叶斯

不论原问题是否是凸问题，对偶问题都是凹问题。在推导的的过程中，因为原问题是凸问题，满足KKT条件的点也是原，对偶问题的最优解。原问题的最优解即是对偶问题的最优解。因此，我们就是在解决一个maxmi
cuixiaoxue·2017-02-20 10:55

SVM学习笔记

这个凸二次规划问题的极小值可以通过其对偶问题的最大值解出。用拉格朗日乘子法得到对偶问题，拉格朗日函数对w求偏导使其为零得到w,再代入拉格朗日函数得到关于拉格朗日乘子α的函数，对这个函数求极大
吴海旭·2016-12-03 16:53

SVM的原问题和对偶问题模型

第二部分针对数据集线性可分的情况，推导SVM的原问题和对偶问题表
diligent_321·2016-11-29 18:59

约束最优化问题求解：拉格朗日乘子法和KKT条件

在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）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。该方法应用在许多统计学习方法中，例如最大熵模型和支持向量机。
DawnRanger·2016-11-11 21:43

约束最优化问题求解：拉格朗日乘子法和KKT条件

在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）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。该方法应用在许多统计学习方法中，例如最大熵模型和支持向量机。
DawnRanger·2016-11-11 21:43

最大熵模型The Maximum Entropy：学习

根据[最大熵模型TheMaximumEntropy：模型]最大熵模型的形式如下：最大熵模型学习最大熵模型学习的思路学习过程的具体推导Note:通过交换极大极小位置，即得其对偶问题。
-柚子皮-·2016-10-11 20:31

最优化学习笔记（十）——对偶线性规划

一、对偶问题每个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题。对偶问题是以原问题的约束条件和目标函数为基础构造而来的。
_Kevin_Duan_·2016-09-03 16:23

支持向量机（SVM）二

time:2016-07-31支持向量机SVM二软间隔最大化分类器1软间隔最大化分类器的两个问题哪些是分类错误的样本点分类错误的样本点的处理软间隔变量2软间隔最大化分类器的优化公式3软间隔最大化分类器的对偶问题
Duanxx·2016-07-31 16:33

支持向量机

支持向量机支持向量机点到平面的距离平面的一般式方程向量的模向量的内积点到平面的距离最优间隔分类器与支持向量函数间隔和几何间隔如何确定这个超平面最大间隔划分超平面对偶问题对偶问题转化对偶问题求解拉格朗日乘子法和
cswangle·2016-07-18 23:15

最优化之论单纯形法与对偶单纯性法的区别

单纯形法是求解线性规划问题的主要方法，而对偶单纯形方法是将单纯形方法应用于对偶问题的计算，对偶单纯性方法则提高了对求解线性规划问题的效率，它具有以下优点：初始基解可以是非可行解,当检验数都为负值时,就可以进行基的变换
BB柯南·2016-06-19 21:53

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,
zhzhji440·2016-05-07 00:00

机器学习----SVM（2）从原始问题到对偶问题的转换

SVM的水真是太深了，只能一点一点的解决了，今天这篇博客简单讲解SVM的目标函数从原始问题到对偶问题的转换。在这里再给大家一个大牛的博客链接：http://blog.pluskid.org/?
Sunshine_in_Moon·2016-05-05 12:00

无监督学习

Neuron >Synapse:Digitalcircuits和Nanotech(memristors忆阻) >忆阻：themissingmemristorfound >机器学习：学习一些参数 原空间问题转化为对偶问题的解
TH_NUM·2016-04-25 19:00

Python学习-机器学习实战-ch06 支持向量机

其中用到了间隔最大化、对偶问题求解等等步骤。其中，支持向量机的学习问题可以形式化为求解凸二次规划问题，有许多最优化算法可以用于这个问题求解。当样本容量很大时，这些方法往往变得非常低效。
从兮·2016-04-25 00:00

BZOJ3118: Orz the MST

论一早上调试SB错误是什么感觉…最后发现数组开小（摔转对偶问题然后上单纯行#include #include #include #include #include usingnamespacestd;
liutian429073576·2016-04-13 12:00

对支持向量机SVM的总结和理解篇(六)

很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子、对偶问题等等被搞的焦头烂额
BigBzheng·2016-04-04 08:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（五）SVM最优间隔和核方法

最优间隔分类器的求解利用以一篇讲过的的原始对偶问题求解的思路，我们可以将类似思路运用到SVM的求解上来。
qiao1245·2016-03-29 13:00

Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（四）SVM和原始对偶问题

这篇博客主要讲解了Ng的课第六、七个视频，涉及到的内容包括，函数间隔和几何间隔、最优间隔分类器（OptimalMarginClassifier）、原始/对偶问题（Primal/DualProblem）、
qiao1245·2016-03-29 12:00

对偶和KKT条件

前言：对偶（duality）是优化中的一个很重要的一点，以对偶问题的特性为根本的KKT条件，在很多优化问题的求解上行之有效。本文简要介绍对偶问题的基本概念和核心技术以及KKT求解的原理和方法。
TimingSpace·2016-03-23 19:08

SVM-2-拉格朗日与对偶问题

参考http://www.cnblogs.com/jerrylead引入拉格朗日乘法对于下面的最优化问题：minw f(w)s.t. hi(w)=0, i=1,...,l通常的解法是引入拉格朗日算子：L(w,β)=f(w)+∑i=1lβihi(w)注：1、所谓最优化问题，即在约束条件（这里是等式约束hi(w)=0, i=1,...,l）下，求解目标函数(这里是f(w))的最大值，或最小值。2、l是
yzheately·2016-03-19 12:00

为什么支持向量机要用拉格朗日对偶算法来解最大化间隔问题

1)不等式约束一直是优化问题中的难题，求解对偶问题可以将支持向量机原问题约束中的不等式约束转化为等式约束；2)支持向量机中用到了高维映射，但是映射函数的具体形式几乎完全不可确定，而求解对偶问题之后，可以使用核函数来解决这个问题
hustlx·2016-03-15 16:54

Andrew Ng 机器学习笔记（七）

对偶问题对偶问题是这样的，并且，通常情况下d^*<=p^*，p^*是原始最优化问题的值，换句话说，通常情况下，对某个函数取maxmin的值，总是小于等于其取minmax的值。
chixujohnny·2016-03-14 16:24

【BZOJ1061】[Noi2008]志愿者招募【单纯形法】

先用对偶原则转换成求对偶问题的解，这样直接转化成了标准型，然后跑Simplex就好了。下面是对样例的一个计算过程。
BraketBN·2016-03-02 22:00

hdu1565方格取数(1) (最大权独立集)

这个就是一个求最大权独立集，以为这个图是一个二分图，所以可以转换成求对偶问题，也就是最小割。那么answer＝∑val[i][j]-最小割。
KIJamesQi·2016-03-01 21:00

凸优化（八）——Lagrange对偶问题

当Lagrange对偶问题的强对偶性成立时
Herbert002·2016-03-01 15:55

bzoj1061志愿者招募 费用流or单纯形

    这道题目可以直接用单纯型对偶问题水过去，而且代码超短不到1k。。还是先讲一下费用流做法（但是并没有写）：    我推荐网上一种比较简单的方法（传送门），不过没有证明，我会在下面给出。    
lych_cys·2016-02-20 10:00

支持向量机之序列最小最优化算法

论文PDF链接应用SMO算法要解决的凸二次规划的对偶问题是：minα12∑Ni=1∑Nj=1αiαjyiyjK(xi,xj)−∑Ni=1s.t.
qunxingvip·2016-01-24 19:00

学习笔记——支持向量机svm（3）kernel trick（核函数）

回顾上一篇讲到了svm的对偶问题：将svm的算法维度（w维度）由vc维变成了跟数据量N，但是这样真的就完全简化了么？在我们求Q这个矩阵时，需要先将x转化为z，然后再做内积，复杂度是d^2。
晨星小子·2016-01-10 13:18

优化方法之朗格朗日对偶性

拉格朗日对偶性常用来解决约束最优化问题，其思想是将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题间接求出原始问题。
qq_23968185·2016-01-08 17:00

【机器学习】支持向量机SVM学习（2）

一、拉格朗日对偶（Lagrangeduality）对偶问题，在线性规划里很
chentravelling·2016-01-07 23:00

学习笔记——支持向量机svm（2）对偶问题

但是还是存在一个问题，这个算法维度（w的维度）不是跟数据量相关的，而是跟数据内在的vc维度有关的，所以当数据内在维度很大时算法的效率无法保证，所以这一节讲一下上述问题的对偶问题，将这个算法维度转化为与数据量
晨星小子·2016-01-05 17:57

监督学习之再聊支持向量机——Andrew Ng机器学习笔记（六）

内容提要这篇博客的主要讲的是SVM对于非线性分类情况的办法和有噪声时的处理办法，最后介绍了拉格朗日对偶问题的求解算法，主要的标题有：1.核函数（SVM非线性分类的解决办法）2.松弛变量处理outliers
A_cainiao_A·2016-01-02 12:17

[置顶] 三种SVM的对偶问题

一、SVM原问题及要变成对偶问题的原因对于SVM的，我们知道其最终目的是求取一分类超平面，然后将新的数据带入这一分类超平面的方程中，判断输出结果的符号，从而判断新的数据的正负。
autocyz·2015-12-25 09:00

弱对偶理论与极大极小不等式的证明

minimizef0(x)subject tofi(x)≤0,i=1,⋯,m将其转化为Lagrange对偶问题，我们注意到supλ⪰0L(x,λ)=supλ⪰0(f0(x)+∑
q__y__L·2015-12-17 16:00

[机器学习]机器学习之数学知识回顾-矩阵及优化理论

开篇矩阵知识Gram矩阵定理1向量范数和矩阵范数常见的向量范数矩阵范数常见的矩阵范数常见的算子范数凸优化凸集凸函数凸优化问题仿射函数拉格朗日对偶性原始问题对偶问题开篇机器学习里面有着众多的数学理论，虽说笔者是数学系出生
u010536377·2015-12-11 21:00
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