2017年1月13日
漫步支持向量机(svm)之二 拉格朗日乘子法
摘要： 所谓工欲善其事，必先利其器，要想求解目标函数的最小值，而且还是在有不等式约束条件下的最小值，就必须要知道拉格朗日乘子法。 设目标函数为$$J(x,y)=x^2+y^2$$ 则求$J(x,y)$的最小值很简单吧，让J关于x，y的偏导数等于0，即可求出最小点$\hat x,\hat y$,$J(x,y) 阅读全文
posted @ 2017-01-13 09:55 月圆天心 阅读(877) 评论(0) 推荐(0) 编辑