SVM对偶形式推导

拉格朗日函数的介绍

优化问题的一般形式

形式一：
$$
\begin{align}
\min_x \quad & f_0(x) \\
s.t.\quad & f_i(x) \le 0 , \quad i = 1,\dots,m \\
& h_i(x) = 0, \quad i = 1,\dots,p
\end{align}
\tag{1}
$$

2019-10-23

AI / 公式推导

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SVM原始形式推导

欧式空间平面的常见性质

证明$\omega$是平面的法向量

$$
\left \lbrace
\begin{matrix}
\omega^T\mathcal{x_1} + b = 0 \\
\omega^T \mathcal{x_2} + b = 0
\end{matrix}
\right .
\to \omega^T(\mathcal{x_1} - \mathcal{x_2}) = 0 \to \omega^T \mathcal{x} = 0
\tag{1}
$$