SVM——（四）目标函数求解

在之前的两篇文章中[1][2]分别用两种方法介绍了如何求得目标优化函数，这篇文章就来介绍如何用拉格朗日对偶(Lagrange duality)问题以及SMO算法求解这一目标函数，最终得到参数。 本文主要分为如下部分： 1.构造广义拉格朗日函数 L(w,b,α) 2.关于参数 w,b ,求 L 的极小值 W(α) 3.使用SMO算法求 W(α) 的极大值 4.求解参数 w,b 其中2,3,4也是求解

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