SVM是一个凸线性空间上寻找最优解的问题（凸二次规划问题）。由于，SVM中约束条件为一系列的不等式，其二次规划求解具有较大难度，故引入拉格朗日乘子方法对原问题进行转换。
考虑超平面wx+b受什么因素影响？答案是样本。样本的特征和样本的标签决定了如何选择该超平面，故构建
拉格朗日乘子表达
其中alpha为拉格朗日乘子
符号简写
新的超平面表达
SVM是一个凸线性空间上寻找最优解的问题（凸二次规划问题）。由于，SVM中约束条件为一系列的不等式，其二次规划求解具有较大难度，故引入拉格朗日乘子方法对原问题进行转换。
考虑超平面wx+b受什么因素影响？答案是样本。样本的特征和样本的标签决定了如何选择该超平面，故构建
拉格朗日乘子表达
其中alpha为拉格朗日乘子
符号简写
新的超平面表达
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本文标题：SVM中的拉格朗日算子
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tobuextx.html
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