SVM学习笔记2-拉格朗日对偶
下面我们抛开1中的问题。介绍拉格朗日对偶。这一篇中的东西都是一些结论,没有证明。
假设我们有这样的问题:$min_{w}$ $f(w)$,使得满足:(1)$g_{i}(w)\leq 0,1\leq i \leq k$,(2)$h_{i}(w)= 0,1\leq i \leq l$
我们定义$L(w,\alpha ,\beta )=f(w)+\sum_{i=1}^{k}\alpha_{i}g_{i}(w)+\sum_{i=1}^{l}\beta_{i}h_{i}(w)$,其中$\alpha,\beta$被称作拉格朗日因子
第一部分:
设$\theta _{p}(w)=max_{\alpha,\beta:\alpha\geq 0}L(w,\alpha ,\beta )$,可以证明当$\theta $满足问题描述中的两个条件时,我们有$\theta _{p}(w)=f(w)$,否则$\theta _{p}(w)=+oo$
然后我们定义$p^{*}=\underset{w}{min}\theta_{p}(w)=\underset{w}{min} \underset{\alpha,\beta:\alpha\geq 0}{max}L(w,\alpha,\beta)$,那么$p^{*}$就是原问题的解。
第二部分:
设$\theta_{D}(\alpha,\beta)=\underset{w}{min}L(w,\alpha,\beta)$
$d^{*}=\underset{\alpha,\beta:\alpha\geq 0}{max} \theta_{D}(\alpha,\beta)=\underset{\alpha,\beta:\alpha\geq 0}{max} \underset{w}{min}L(w,\alpha,\beta)$
总有$d^{*}\leq p^{*}$成立。当函数$g$和函数$f$是凸函数,$h$是线性函数时,等号成立。设取得等号成立时,各参数的值为$w^{*},\alpha^{*},\beta^{*}$,那么,有下面的式子成立:
(1)$\frac{\partial }{\partial w_{i}}L(w^{*},\alpha^{*},\beta^{*})=0,1\leq i \leq n$
(2)$\frac{\partial }{\partial \beta_{i}}L(w^{*},\alpha^{*},\beta^{*})=0,1\leq i \leq l$
(3)$\alpha^{*}g_{i}(w^{*})=0,1\leq i \leq k$
(4)$g_{i}(w^{*}) \leq 0,1\leq i \leq k$
(5)$\alpha^{*} \geq 0,1\leq i \leq k$
SVM学习笔记2-拉格朗日对偶的更多相关文章
- SVM学习笔记(一)
支持向量机即Support Vector Machine,简称SVM.一听这个名字,就有眩晕的感觉.支持(Support).向量(Vector).机器(Machine),这三个毫无关联的词,硬生生地凑 ...
- SVM学习笔记
一.SVM概述 支持向量机(support vector machine)是一系列的监督学习算法,能用于分类.回归分析.原本的SVM是个二分类算法,通过引入“OVO”或者“OVR”可以扩展到多分类问题 ...
- SVM学习笔记4-核函数和离群点的处理
核函数在svm里,核函数是这样定义的.核函数是一个n*n(样本个数)的矩阵,其中:$K_{ij}=exp(-\frac{||x^{(i)}-x^{(j)}||^{2}}{2\sigma ^{2}})$ ...
- SVM学习笔记(二)----手写数字识别
引言 上一篇博客整理了一下SVM分类算法的基本理论问题,它分类的基本思想是利用最大间隔进行分类,处理非线性问题是通过核函数将特征向量映射到高维空间,从而变成线性可分的,但是运算却是在低维空间运行的.考 ...
- 机器学习6—SVM学习笔记
机器学习牛人博客 机器学习实战之SVM 三种SVM的对偶问题 拉格朗日乘子法和KKT条件 支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系 ...
- SVM学习笔记(一):libsvm参数说明(转)
LIBSVM 数据格式需要---------------------- 决策属性 条件属性a 条件属性b ... 2 1:7 2:5 ... 1 1:4 2:2 ... 数据格式转换--------- ...
- SVM学习笔记-线性支撑向量机
对于PLA算法来说,最终得到哪一条线是不一定的,取决于算法scan数据的过程. 从VC bound的角度来说,上述三条线的复杂度是一样的 Eout(w)≤Ein0+Ω(H)dvc= ...
- SVM学习笔记5-SMO
首先拿出最后要求解的问题:$\underset{\alpha}{min}W(\alpha)=\frac{1}{2} \sum_{i,j=1}^{n}y^{(i)}y^{(j)}\alpha_{i}\a ...
- SVM学习笔记3-问题转化
在1中,我们的求解问题是:$min_{w,b}$ $\frac{1}{2}||w||^{2}$,使得$y^{(i)}(w^{T}x^{(i)}+b)\geq 1 ,1 \leq i \leq n$ 设 ...
随机推荐
- 获取PC硬件硬件序列号,唯一标识一台PC
用一个库:jydisk.dll 百度说是windows提供的C++标准动态库,很方便使用. 点击连接下载文件,里面有各种语言的调用例子,可直接使用.测试多台机器,结果靠谱.没有遇到获取出来是全零的情 ...
- Ubuntu系统添加搜狗输入法
前端开发时有时候要接触到Ubuntu系统,但由于本身没有拼音输入,故需要自己安装搜狗,记录方法如下: 1.安装前先升级资源库并安装输入法依赖包: $sudo apt-get update $sudo ...
- beego 初体验 - 环境搭建
首先,安装go运行时和beego beego,在git bash 运行命令: go get github.com/beego/bee go get github.com/astaxie/beego g ...
- MYSQLi数据访问分页查询
<?php //分页工具 直接加载使用 /** file: page.class.php 完美分页类 Page */ class Page { private $total; //数据表中总记录 ...
- caffe-ssd运行create_data.sh的时候报错:SSD from caffe.proto import caffe_pb2 ImportError: No module named caffe.proto
在用voc2007和voc2012的数据训练基于caffe的SSD模型的时候,我们需要将图片数据转换成lmdb格式,运行脚本文件是SSD源码里面提供的create_data.sh(具体位置在$CAFF ...
- C# Activator和new的区别
1.你需要动态的创建一个实例模型的时候,就用Activator.CreateInstance(Type type);如果是明确的知道要创建哪个实例的模型,就可以用 new Class1()了. T t ...
- python - 6. Defining Functions
From:http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/Introduction/DefiningFunctions.html Defi ...
- jsp页面报错 javax.servlet cannot be resolved to a type
需要引入 Tomcat 中的两个 jar 包: servlet-api jsp-api.jar
- iview的table中点击Icon弹Poptip,render函数的写法
render: (h, params) => { return h('div', [ h('div', [ h('Poptip', { props: { confirm: true, trans ...
- SQL 语法笔记
➪SQL ➪基本类型 char / varchar / int / smallint / numeric / real, double precision / float ➪数据定义 create t ...