SVM(二)
约束条件下的最优化问题 在上文中我们得到了SVM的目标函数，是一个约束最优化问题，下面来求解这个问题。 1.约束最优化问题 既然是约束，就可以分为和两种形式(注意后面也有等于，不是<)，如下图所示，分别是在一条线上和一片区域上寻找最优解。 （1）最优解特点： 观察等式约束情况，可以发现直线上的最优解正好与等高线相切。这种情况是必然的，在最优解处目标函数的梯度方向如果不与直线的切线垂直的话，那么梯度
相关文章
- 1. 二、SVM
- 2. SVM （二）SVM理论基础
- 3. 手撕SVM（二）
- 4. SVM详解（二）
- 5. SVM解释：二、SVM的数学基础
- 6. 支持向量机SVM（二）
- 7. SVM-支持向量机（二）
- 8. CS231N课程之 （二） SVM
- 9. Hinge loss 与二分类SVM
- 10. SVM原理概述二
- 更多相关文章...
- • Hibernate的二级缓存 - Hibernate教程
- • MySQL BIT、BINARY、VARBINARY、BLOB（二进制类型） - MySQL教程
- • RxJava操作符（二）Transforming Observables
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 二、SVM
- 2. SVM （二）SVM理论基础
- 3. 手撕SVM（二）
- 4. SVM详解（二）
- 5. SVM解释：二、SVM的数学基础
- 6. 支持向量机SVM（二）
- 7. SVM-支持向量机（二）
- 8. CS231N课程之 （二） SVM
- 9. Hinge loss 与二分类SVM
- 10. SVM原理概述二