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背景
TSVM
双支持向量机
双支持向量机（TSVM）将传统支持向量机（SVM）的优化问题分解为两个较小的优化问题
核心公式
原始问题
最初的公式：
经过化简过后：
where
is a matrix with symmetric structure and non-negative definite elements.
引入的公式
拉格朗日公式
where α1, β1 ∈ Rl2 are the vectors of Lagrange multipliers.
KKT条件引入
由于G1是非奇异的（有逆矩阵），条件1可以化简为：
Wolfe对偶形式
第一个公式：
第二个公式（推到形式相同）：
