原始问题与对偶问题的关系

1,目标函数对原始问题是极大化,对对偶问题则是极小化

2,原始问题目标函数中的收益系数(优化函数中变量前面的系数)是对偶问题约束不等式中的右端常数,而原始问题约束不等式中的右端常数则是对偶问题中目标函数的收益系数

3,原始问题和对偶问题的约束不等式的符号方向相反

3,原始问题约束不等式系数矩阵转置后即为对偶问题的约束不等式的系数矩阵

4,原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数,而原始问题的变量数对应于对偶问题的约束方程数

5,对偶问题的对偶问题是原始问题

SVM从原始问题变为对偶问题来求解 的原因

1,对偶问题将原始问题中的约束转为了对偶问题中的等式约束

2,方便核函数的引用

3,改变了问题的复杂度。由求特征向量w转化为求比例系数a,在原始问题下,求解的复杂度与样本的维度有关,即w的维度。在对偶问题下,只与样本数量有关。

SVM面经的更多相关文章

  1. EasyPR--开发详解(6)SVM开发详解

    在前面的几篇文章中,我们介绍了EasyPR中车牌定位模块的相关内容.本文开始分析车牌定位模块后续步骤的车牌判断模块.车牌判断模块是EasyPR中的基于机器学习模型的一个模块,这个模型就是作者前文中从机 ...

  2. 8.SVM用于多分类

    从前面SVM学习中可以看出来,SVM是一种典型的两类分类器.而现实中要解决的问题,往往是多类的问题.如何由两类分类器得到多类分类器,就是一个值得研究的问题. 以文本分类为例,现成的方法有很多,其中一劳 ...

  3. 5.SVM核函数

    核函数(Kernels) 定义 1.1 (核或正定核) 设是中的一个子集,称定义在上的函数是核函数,如果存在一个从到Hilbert空间的映射 使得对任意的,都成立.其中表示Hilbert空间中的内积. ...

  4. 4. SVM分类器求解(2)

    最优间隔分类器(optimal margin classifier) 重新回到SVM的优化问题: 我们将约束条件改写为: 从KKT条件得知只有函数间隔是1(离超平面最近的点)的线性约束式前面的系数,也 ...

  5. 2. SVM线性分类器

    在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直 ...

  6. 1. SVM简介

    从这一部分开始,将陆续介绍SVM的相关知识,主要是整理以前学习的一些笔记内容,梳理思路,形成一套SVM的学习体系. 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapni ...

  7. SVM分类与回归

    SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libs ...

  8. 【十大经典数据挖掘算法】SVM

    [十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector ...

  9. 卷积神经网络提取特征并用于SVM

    模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取 ...

  10. 机器学习实战笔记(Python实现)-05-支持向量机(SVM)

    --------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器 ...

随机推荐

  1. YII2 rules 规则验证器

    [['code','name'],'trim'], ['code','string','max'=>4], [['code','name','status'], 'required'], ['e ...

  2. google earth 中的飞行模拟器的键盘控制

  3. 一类适合初学者的DP:最大子段和与最大子矩阵

    最近在水简单DP题,遇到了两道层层递进的DP题,于是记录一下 一.最大子段和 题意: 给出一个长度为n(n<=1e5)的序列,求连续子段的最大值 比如说2 3 -4 5 的最大值是6  而 2 ...

  4. ibatis源码学习2_初始化和配置文件解析

    问题在详细介绍ibatis初始化过程之前,让我们先来思考几个问题. 1. ibatis初始化的目标是什么?上文中提到过,ibatis初始化的核心目标是构造SqlMapClientImpl对象,主要是其 ...

  5. java的++和--操作符

    只要是会java的都知道++和—操作符的用法,如 int i = 1; int j = i++; int k = ++i; 结果i为3,j为1,k为3. 那如下代码: int j = 0; for ( ...

  6. ibatis 参数之 String

    <select id="query_cust_name" resultClass="_custForm" parameterClass="Str ...

  7. selenium+jenkins+maven+testNG搭建持续集成环境

    为了简明起见,分几大部分,很基础的细节就不详述了 一·安装jenkins 二·创建一个maven项目的job 2.1   填上SVN的Repository URL 2.2  由于是在本地执行maven ...

  8. ZKEACMS 如何使用组件自定义样式/编辑样式

    前言 如果你还不知道ZKEACMS,不妨先了解一下. ASP.NET MVC 开源建站系统 ZKEACMS 推荐,从此网站“拼”起来 官方地址:http://www.zkea.net/zkeacms ...

  9. 【题解】 UOJ #2. 【NOI2014】起床困难综合症

    传送门 不是很简单? 考虑一下这个数的二进制位是什么,要么是1,要么是0. 然后怎么做? 因为一开始可以选0~m的数,那么二进制为中全是0的肯定是可以选的. 接着考虑全是1的怎么选? 如果全都是1的而 ...

  10. 得到windows聚焦图片(windows 10)

    有些Windows聚焦图片确实很漂亮,很希望保留下来,但是Windows聚焦图片总更好,网上有得到聚焦图片的方法,每次都手动去弄真麻烦,于是自己编了一个小程序,自动得到Windows聚焦图片,下面是运 ...