支持向量机（SVM）中的对偶问题
前言 在SVM中有一个求极小值的问题转换过程，转换为一个对偶问题，但是我不太清楚这个问题为什么可以转换，而且还不太清楚为什么这么转换？不太明确转换后有什么优点，写个文章来了解这些内容。 原始问题转换 min 1 2 ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 s . t . y i ( x i + b ) > = 1 i=1,2...,n \min \quad \frac{1}{2} ||w||^2 \\ s.t. \quad y_i(x_i+b) >=1 \qquad \text{i=1,2...,n} min 2 1 ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 s . t . y i ( x i + b ) > = 1 i=1,2...,n 拉格朗日乘子之后的公式为： F ( w , b , a ) = 1 2 ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 + ∑ i = 1 n a i [ 1 − y i ( w x i + b ) ] s . t . a i > = 0 F(w,b,a)= \frac{1}{2} ||w||^2+\sum_{i=1}^{n}a_{i}[1-y_i(wx_i+b)] \\ s.t. \quad a_i>=0 F ( w , b , a ) = 2 1 ∣ ∣ w ∣ ∣ 2 + i = 1 ∑ n a i [ 1 − y i ( w x i + b ) ] s . t