紧跟前一篇SVM博文,下面我们用数学推导来导出权重的计算方法.…

04-拉格朗日对偶问题和KKT条件 目录 一.拉格朗日对偶函数 二.拉格朗日对偶问题 三.强弱对偶的几何解释 四.鞍点解释 4.1 鞍点的基础定义 4.2 极大极小不等式和鞍点性质 五.最优性条件与 KKT 条件 5.1 KKT 条件 5.2 KKT 条件与凸问题 六.扰动及灵敏度分析 6.1 扰动问题 6.2 灵敏度分析 七.Reformulation 7.1 引入等式约束 7.2 显示约束与隐式约束的相互转化 7.3 转化目标函数与约束函数 凸优化从入门到放弃完整教程地址:https://w…

朗格拉日计算 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB Description Input Output 仅一行一个整数表示答案. Sample Input 5 3 2 5 4 1 Sample Output 4 HINT Main idea 将一个排列围成一个环,每个点有一个值a[i],若顺时针三个点A.B.C 满足 a[A]<a[B]<a[C] 则可以统计答案,询问答案. Solution 我们不考虑环,从序列考虑,显然可以统计的就是类似这种:123…

朗格拉日计数(counter) 题目描述 在平面上以圆周等分排列着n个带标号(标号为1-n)的点,你需要计算有多少个三元组(a,b,c),满足a<b<c而且标号为a,b,c的点在圆上分布的顺序为顺时针顺序. 分布顺序为顺时针的意思是,从标号为a的点出发,顺时针在圆上遍历一圈,标号为b的点先遍历到,标号为c的点后遍历到(a<b<c). 输入 第一行一个整数n表示点数. 第二行n个整数表示一个1-n的排列,按顺时针顺序描述圆上点的标号. 输出 仅一行一个整数表示答案 约定 20%的数据…

下面我们抛开1中的问题.介绍拉格朗日对偶.这一篇中的东西都是一些结论,没有证明. 假设我们有这样的问题:$min_{w}$ $f(w)$,使得满足:(1)$g_{i}(w)\leq 0,1\leq i \leq k$,(2)$h_{i}(w)= 0,1\leq i \leq l$ 我们定义$L(w,\alpha ,\beta )=f(w)+\sum_{i=1}^{k}\alpha_{i}g_{i}(w)+\sum_{i=1}^{l}\beta_{i}h_{i}(w)$,其中$\alpha,\be…

1.原始问题 假设$f(x)$,$c_i(x)$,$h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数,$x \in R^n$.考虑以下三类优化问题. 1.无约束的优化问题: \begin{align*}\mathop{min}\limits_{x \in R^n}f(x)\end{align*} 这个只需对函数求导,求极值点即可. 2.如果增加等式约束条件,则变为如下优化问题: \begin{align*}& \mathop{min}\limits_{x \in R^n}f(x) \\&…

https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2655 以上是对 dp 一小部分打的表.dp[ i ] [ j ]  含义为 前 i 个 数 中 选 j 个 的 价 值 总 和 ,  则转移 方程为  dp [ i ] [ j ] = dp [ i -1 ] [ j ]+ dp [ i - 1 ]  [ j - 1 ]  *  j  *  i .  无非就两中情况,第 j 个 (不是 i) ,(是 i), 前一个是 直接 把 i - 1 个中选…

#include <iostream> #include <vector> using namespace std; int n; const int MaxN = 1e5; long long w[MaxN + 1]; long long ans; vector<int> g[MaxN + 1]; void dfs(int root, int fa) {     for (int i = 0; i < g[root].size(); ++i) {        …

最近做个小东西,要用到SVM,搜索网上,发现大伙都是各种介绍理论,让我等小码农晕头转向,是故自己学习总结一下,并将代码实例展示出来,方便大家共同探讨,该代码是用opencv编写的,很容易学习滴. 1.SVM小介绍 SVM是一种用超平面定义的分类器,是一种监督的分类算法.即使用带标签的训练数据,SVM得到优化的超平面,使得两类之间的距离最大,这样有什么好处呢?显而遇见,这样可以降低噪声干扰,因为超平面到数据点的距离是最大距离的一半,只要噪声扰动不要越过超平面即可. 推导过程我就不详写了,因为这个页…

讲授线性分类器,分类间隔,线性可分的支持向量机原问题与对偶问题,线性不可分的支持向量机原问题与对偶问题,核映射与核函数,多分类问题,libsvm的使用,实际应用 大纲: 多分类问题libsvm简介实验环节实际应用SVM整体思路总结 多分类问题: SVM怎么解决多分类问题,整体上有两种思路,第一种思路是多个二分类器的组合来解决多分类问题,第二种思路是直接优化一个多类的损失函数,就是训练出的就只是一个模型可以解决多分类问题. 第一种思路有两种实现: ①1对剩余方案 假如有N个类,就训练n个分类器,每…