Двойственная эквивалентность метода опорных векторов (SVM) | Лагранжиан | Условия Каруша-Куна-Так... скачать в хорошем качестве

Двойственная эквивалентность метода опорных векторов (SVM) | Лагранжиан | Условия Каруша-Куна-Так...

🎥 Следующее видео: Приём с ядром:    • Kernel Trick in Support Vector Machines | ...   🎥 Связанное видео: Дифференцирование:    • Differentiation | Derivative as Slope & Ra...   👉 В этом видео мы даём чёткое представление об эквивалентности прямой и двойственной задач в оптимизации. Начиная с прямой формулировки, мы выводим лагранжиан, понимаем условия Каруша-Куна-Таккера, разлагаем их и приходим к двойственной задаче Вольфа. 🎯 Цели обучения ✅ Понять интуицию, лежащую в основе эквивалентности прямой и двойственной задач ✅ Сформулировать задачу оптимизации в прямой форме ✅ Построить лагранжиан из ограничений ✅ Четко изучить условия Каруша-Куна-Таккера (ККТ) ✅ Пошагово разложить условия ККТ ✅ Вывести двойственную задачу оптимизации Вольфа 👉 Плейлист «Математика для машинного обучения»:    • Maths for AI & ML   🕔 Временные метки 🕘 00:00:00 - 00:00:42 Введение 00:00:43 - 00:01:35 Интуиция 00:01:36 - 00:03:49 Оптимизация (Первичная формулировка) 00:03:50 - 00:09:10 Лагранжиан 00:09:11 - 00:10:40 Условие Каруша-Крна-Таккера (KKT) 00:10:41 - 00:16:40 Расширение (KKT) 00:16:41 - 00:20:05 (Вольф) «Двойная» оптимизация 00:20:06 - 00:24:09 Время вывода 00:24:10 - 00:24:47 Что дальше? 🤔 #ml #ai #hardmargin #softmargin #optimization #hingelossview