针对周宇的控诉，系统没理会。
周宇转头看向了出声音的人。
一个竖著高马尾的女生出现在他视线范围內，女生眼尾天生上扬，这让她总像带著笑意。
不对，这人好像之前见过。
对，是那个披著瑞克和莫蒂毯子，在自习室里面睡觉的女生。
这次对方打扮整齐了，看著顺眼了不少。
“你还记得我吗”
“我上次通宵看书时，就在你后面那个沙发上睡著了。”
周宇看了看她的头髮，说：“记得，我当时以为你在s瑞克姥爷。”
“额。”
被周宇提醒，柳思思已经想起了上次被周宇注意到时，她的狼狈样。
柳思思尷尬极了，谁会说这个啊，直男鑑定无误了！
“学长，我能请教你个问题吗”柳思思赶紧转移话题，她看到了周宇电脑屏幕上的word文档，下意识以为周宇是即將毕业的人工智慧系学长，来这里肝论文的那种。
周宇没有放鬆警惕，他不知道对方过来找他，是不是因为魅力buff的原因。
他点点头，柳思思便一脸高兴地继续说了。
“学长，我在学习人工智慧的过程中，特別是在研究机器学习算法时，遇到了一个关於支持向量机的数学难题。”
“我听说支持向量机在处理分类问题时非常有效，尤其是在高维空间中能够找到最优的分类超平面，但是，我在尝试理解其背后的数学原理时，尤其是在涉及到拉格朗日对偶性和kkt条件时，总是感觉有些问题。”
“具体来说，我在看一些资料时，发现支持向量机的目標函数是通过最大化间隔来找到最优分类超平面，这个间隔是通过计算支持向量到超平面的距离来定义的。”
“然后，通过引入拉格朗日乘子，將原始的优化问题转化为对偶问题，以便利用核技巧將输入数据映射到高维空间。”
“但是，在对偶问题的求解过程中，kkt条件的作用和如何確保满足这些条件，我一直没有理解得很透彻。”
柳思思说的高维空间，並不是指的科幻小说中那种四维、五维的概念，而是一个具有比常规三维空间更多维度的数学概念。
在高维空间中，数据点之间的距离相对较远，导致数据的稀疏性增加，同时计算复杂度也会相应增大。
要想深入学习人工智慧，肯定绕不开这个概念。
而kkt条件是对经典的拉格朗日乘子法的扩展，用於处理带有不等式约束的优化问题。
幸好，对方提的问题还在他可以解释的范围內，周宇想了想，理了下思路后开口了：“支持向量机確实是一个很有深度的算法，涉及到很多高级的数学概念。”
“首先，关於拉格朗日对偶性，它是优化理论中的一个重要工具，允许我们將原始的优化问题转化为一个更容易求解的对偶问题，在这个过程中，拉格朗日乘子起到了连接原始问题和对偶问题的桥樑作用。”
“具体到支持向量机，引入拉格朗日乘子后，我们將原始的优化问题转化为一个关於拉格朗日乘子的二次规划问题。”
“这个对偶问题的好处在於，它允许我们使用核函数，將输入数据映射到一个可能无限维的高维空间，从而在这个空间中更容易找到线性可分的分类超平面。”
“至於kkt条件，它们是確保对偶问题解与原始问题解等价的一组必要条件，简单来说，kkt条件包括原问题的约束条件、对偶问题的约束条件以及一个互补鬆弛条件，对於每个约束，要么约束是紧的，要么对应的拉格朗日乘子为零。
“这些条件共同確保了我们在求解对偶问题时，不会遗漏原始问题的最优解。”
“你能听懂吗”
柳思思摇头。
看来数学基础有点差啊。
周宇心想，数学基础但凡好点，他这么讲应该都能明白了。
“那……我给你举个简单的例子吧。”周宇很善良，觉得还是应该考虑下数学不好人的感受。
“想像一下，我们正在开发一个基於支持向量机的图像识別系统，我们的目標是训练一个模型，能够准確地区分猫和狗的照片，在这个过程中，支持向量机算法会尝试找到一个最优分类超平面，將猫和狗的照片分开。”
“在训练模型时，支持向量机会考虑每个数据点也就是每张照片，到分类超平面的距离。”
“为了找到最优分类超平面，算法会最大化这些距离中的最小值，也就是所谓的间隔，这个间隔越大，模型的泛化能力通常就越好。”
“但是，我们还有一些额外的约束条件，比如我们希望模型在识別猫时不要太过于敏感，以免將一些看起来像猫的动物，老虎也会被误认为是猫，这些约束条件可以看作是原始问题中的一部分。”
“