【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
本文来自云栖社区官方钉群“Python技术进阶”，了解相关信息可以关注“Python技术进阶”。 为了理解对偶性，你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题，其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子，例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化，且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法，我们首先定义一个函数，称为拉格朗日函数。....
【翻译】Sklearn与TensorFlow机器学习实用指南 —— 附录 C、SVM 对偶问题
为了理解对偶性，你首先得理解拉格朗日乘子法。它基本思想是将一个有约束优化问题转化为一个无约束优化问题，其方法是将约束条件移动到目标函数中去。让我们看一个简单的例子，例如要找到合适的 x 和 y 使得函数 最小化，且其约束条件是一个等式约束。使用拉格朗日乘子法，我们首先定义一个函数，称为拉格朗日函数。每个约束条件（在这个例子中只有一个）与新的变量（称为拉格朗日乘数）相乘，作为原目标函数的减数。Jo....
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