1.写在前面

上面我们讲到了怎么对硬间隔SVM进行求解，我们我们先把带约束问题，转化为无约束问题，通过强对偶关系将minmax转为maxmin，对w,b求min，最终我们求出来最小值，然后关于λ求最大值。

我们最后圈出来的地方，可以变成min，只需要在后面加上符号。因为习惯上用最小化表达，并且这个位置把约束也补全了。

这篇博客我们重点看一下上面的优化函数怎么求解，这个函数是一个关于λ的min问题函数。

2.KTT条件

Karush-Kuhn-Tucker (KKT)条件是非线性规划(nonlinear programming)最佳解的必要条件。KKT条件将Lagrange乘数法(Lagrange multipliers)所处理涉及等式的约束优化问题推广至不等式。在实际应用上，KKT条件(方程组)一般不存在代数解，许多优化算法可供数值计算选用。原问题，对偶问题具有强对偶关系的充要条件就是他们满足KTT条件。maxmin和minmax默认条件下，一定是满足弱对偶关系，然后因为它是一个凸二次规划问题，约束是线性的，目标函数是二次的，所以满足强对偶关系（此处需要证明）。

我们这个问题整个的KTT条件是：

3.求最终的w，b和最终的决策函数

我们得到上面的条件，就可以求出最终的w*，b*和最终的决策函数超平面。注：第二个重要条件是互补松弛条件。

超平面就是f(x)去掉sign函数即可。w*实际上可以看做关于数据Xi的线性组合，λi大部分时候都是等于0的，只有对KKT第四个条件等于0的时候有意义（有限的点，有限的支持向量，下面两条虚线上点就叫support vector支持向量）。

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手推支持向量机03-硬间隔SVM-模型求解（对偶问题之KKT条件）

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