在机器学习领域，支持向量机（SVM）以其强大的分类能力而闻名。今天，让我们一起揭开它的神秘面纱——拉格朗日乘子法与对偶问题的魅力！💻
首先，SVM的核心在于最大化分类间隔，但实际操作中，约束条件让优化变得复杂。这时，引入拉格朗日乘子法便显得尤为重要。通过构建拉格朗日函数，我们将原本复杂的约束优化问题转化为无约束问题，为后续求解铺平道路。🔍
接着，进入对偶问题阶段。通过对原始问题进行转换，我们得到了一个更易于求解的形式。这个过程不仅提升了计算效率，还使得核函数的应用成为可能，从而让SVM能够处理非线性数据。🎯
最后，值得注意的是，SVM中的每个支持向量都对应着一个非零的拉格朗日乘子，这为我们选择关键特征提供了线索。未来，我们将进一步探讨如何通过数值算法高效求解这一问题，敬请期待！💬
机器学习 SVM 对偶问题 拉格朗日乘子