从SVM对偶问题,到疲劳驾驶检测,到实用工业级别的模型压缩技巧
2019年8月5日 - 网易
不管是直接采用优化方法还是拉格朗日方程的原问题,都需要直接求特征向量w,因此求解的复杂度与样本的维度有关。而在对偶问题下,直接求ai即可,这只和样本数量有关,复杂度降低了很多。(2)另外再看上式中的x_i·x_j,虽然我们在这里没有讲述核函数,但是非线性可分的SM问题需要引入核函数,转换为这种形式后,可以非...
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【机器学习经典】聊一聊 SVM 背后的那点数学
2022年1月24日 - 网易
求最大值之前是求最小值,因此为解对偶问题,首先要最小化关于和的拉格朗日函数,其必要条件是:和的偏导数为。求关于的偏导,得:求关于的偏导,得:将这两个方程代入式(3),得我们得到一个关于的二次多项式:接下来的任务是求解以下优化问题,我们称其为SVM的对偶版本,不妨对照一下原问题...
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从零推导支持向量机 (SVM)
2019年2月7日 - 凤凰科技
不过,通过借助拉格朗日(Lagrange)函数和对偶(dual)问题,我们可以将问题更加简化。3.1拉格朗日函数与对偶形式构造拉格朗日函数是求解带约束优化问题的重要方法。证明.推论8(KKT条件).公式21描述的优化问题在最优值处必须满足如下条件。证明.由引理7可知,u必须满足约束,即主问题可行。对偶问...
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重磅发布!李航《统计学习方法》第二版最新版视频课上线!速来围观!
2020年2月24日 - 网易
理解最大熵模型的思想,了解拉格朗日对偶性理解最大熵模型中的改进的迭代尺度算法视频课第7章支持向量机理解线性可分支持向量机硬间隔最大化的思想、对应的优化问题、对偶问题和相应算法理解硬间隔最大化解的存在唯一性理解线性支持向量机软间隔最大化的思想、对应的优化问题、对偶问题和相应算法了解核函...
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