凸二次规划问题在机器学习方法中的研究

书籍简介:

凸二次规划问题由于其最优解的全局性，在优化问题乃至机器学习方法中占有重要的研究地位，而支持向量机问题（SVM ）和最小包含球问题（MEB）正是其中的典范代表。虽然二者的研究背景和问题的原始描述不同，但都可以通过引入拉各朗日乘子、由对偶理论转换为约束条件更为简单的凸二次规划问题。本文在凸二次规划问题的框架下对二者进行了深入的探讨和研究。

书籍规格:

书籍信息归属:

凸二次规划问题在机器学习方法中的研究是地质出版社于2018.3出版的中图分类号为 TP181 的主题关于 机器学习－研究 的书籍。