SVM中引入拉格朗日对偶理解

  在求        12||w||2s.t.yi(wTx+b)>=1i=1,...,n 的最小值时 ，SVM的推导中引入了朗格朗日对偶，来巧妙的将原问题转化为对偶问题，使得可以使用KKT条件来求解。推到解释如下图所示： 因为对偶问题 max(min(L(w,b,α))) 的任意解都要小于等于原问题 min(max(L(w,b,α))) 的任意解，所以在求原问题的最小解时，如果对偶问题中有某个解

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