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文檔簡介

支持向量機SVM---拉格朗日乘子一參考文檔周志華《機器學習》鄭潔的《機器學習》李航《統(tǒng)計學習方法》一刖言通過上一章，我們得到SVM求解的問題I、ww'm曲~布汕迎1=9七十”》|-那如何根據(jù)輸入的訓練參數(shù)獲得w,b呢，這里通過拉格朗日對偶問題求解這個問題，并給出算法推導過程二拉格朗日對偶問題上面的問題，可以通過拉格朗日對偶變換，找到更有效的求解方案L對w,b分別求偏導數(shù)把式2帶入式一可得到四求解問題簡化扣源二""rbWE5務葉二成汕加”吹4bJ(5ti>D1/枷)*。凌區(qū)J1?火0；)T)二。上面當a=0的時候，f(x)為無效，a>0的時候，yif(Xi)-1=0必定是一^支持向量機五分類器函數(shù)產慶xE~i(%tM機％幻*幻、「mi力二專C；)十;s加歟…?)W'thb六例子如圖上，A,B,C三點通過拉格朗日對偶問題求出答案Step1KKT條件二*Jy-i>'二_拾KHI；-+)-—\(I)二〃劣況n'?奪盧3g，先>七-2

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