拉格朗日函數

個人總結：SVM 與拉格朗日函數、對偶問題和 KKT條件以及 SMO算法
機器學習凸優化拉格朗日函數 KKT條件
08-01
$機器學習：SVM算法的對偶形式楔子SVM對偶形式推導硬間隔和軟間隔對偶性形式對比對偶問題的解和原問題的解關系和差別 α i ∗ \alpha_i^* αi∗ , ξ i ∗ \xi_i^* ξi∗,分離超平面位置的關系：[圖]$
機器學習：SVM算法的對偶形式楔子SVM對偶形式推導硬間隔和軟間隔對偶性形式對比對偶問題的解和原問題的解關系和差別 α i ∗ \alpha_i^* αi∗ , ξ i ∗ \xi_i^* ξi∗,分離超平面位置的關系：
Python 算法機器學習對偶形式拉格朗日函數 KKT條件硬間隔軟間隔
05-07