Tại sao các số nhân Lagrange thưa thớt cho các SVM?

Tôi đã đọc rằng đối với SVM Phân loại ký quỹ tối đa, sau khi giải quyết vấn đề kép, hầu hết các số nhân độ trễ hóa ra là số không. Chỉ những cái tương ứng với các vectơ hỗ trợ hóa ra là dương.

Tại sao vậy?

$\alpha_i$$\alpha_i=0$

$y_i(\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i+b) = 1$$\mathbf{x}_i$$\mathbf{x}_i$$\alpha_i$$C$

Ghi chú bài giảng CS229 của Andrew Ng về các SVM giới thiệu các điều kiện bổ sung kép Karush-Kuhn-Tucker (KKT):

Lưu ý rằng chúng ta có thể tạo một số trường hợp trong đó tất cả các vectơ trong tập huấn luyện là các vectơ hỗ trợ: ví dụ: xem Câu hỏi về Máy Vector Hỗ trợ này .