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This complete matlab for neural network

发信人: nustwater (灌水专用), 信区: DataMining
标  题: Re: svm请教
发信站: 南京大学小百合站 (Mon Dec 16 22:22:22 2002)

得到Lagrange函数后，其鞍点就是原问题的最优解。所谓鞍点，即是相对于Lagrange乘子
最大化，而相对于w和b最小化。后一条件通过求一阶导数的零点，得到两个等式，代入La
grange函数中，就得到对偶形式了。
确实，基于SVM的文本分类等领域早就有人研究了
【 在 fpzh 的大作中提到: 】
: 原问题的Lagrange函数为原目标函数减去Lagrange乘子与约束条件的乘积
: 原问题是最小化，对偶问题就是最大化原目标函数的Lagrange函数，约束为Lagrange..
: 数对x的偏导为0，Lagrange乘子大于等于0
: 对于凸二次优化问题，它的最优解和对偶问题的最优解是一样的
: 不过还要把部分KKT条件代入到目标函数才能得到一般所看到的SvM 的形式（至少我