支持向量机是一个点离决策边界越近，离决策面越远的问题 求解的过程主要是通过拉格朗日乘子法，来求解带约束的优化问题，在问题中涉及两个方面，一个是线性的，一个是非线性的，非线性的有 我们平时比较常见的高斯核函数(径向基函数),他的主要做法就是把低维的数据变成高维数据，通过^2的方法 在支持向量基中的参数 ...
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2019-08-22 11:22:22
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1 拉格朗日乘子法基本概念 拉格朗日乘子法是在约束条件$g(x_1,x_2,...)=0$下，计算函数$f(x_1,x_2,...)$极值的方法。 以二元函数为例，约束条件为$g(x,y)=0$，求函数$f(x,y)$的极值，定义一个新的函数$F(x,y,\lambda)=f(x,y)+\lambd ...
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2019-07-31 22:19:36
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https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 详细讲解 https://blog.csdn.net/qq_40036484/article/details/80457800 一般讲解 ...
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2019-07-20 00:05:13
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梯度下降法、最速下降法、牛顿法等迭代求解方法，都是在无约束的条件下使用的，而在有约束的问题中，直接使用这些梯度方法会有问题，如更新后的值不满足约束条件。如何处理有约束的优化问题？大致可以分为以下两种方式： 1. 将有约束的问题转化为无约束的问题，如拉格朗日乘子法和KKT条件； 2. 对无约束问题下的... ...
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2019-06-24 21:23:08
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承接上一篇：拉格朗日乘子法和KKT条件 优化理论中，目标函数f(x)有多种形式：目标函数和约束条件都是x的线性函数，称最优化问题为线性规划；目标函数为二次函数，约束条件为线性函数，称最优化问题为二次规划；目标函数或约束条件为非线性函数，称最优化问题为非线性规划。 每个线性规划问题都有对应的对偶问题， ...
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2019-05-25 11:23:34
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RDO: 平均误差（SSD/SSE）、均方误差（MSE）、绝对误差和（SAD）、峰值信噪比（PSNR） min D subject to R < Rc 拉格朗日优化（λ为拉格朗日乘子）： min J, where J = D +λR RLO: The performance loss P(D) – ...
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2019-04-02 19:50:56
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最大熵原理 承认已知事物（知识），对未知事物不做任何假设，没有任何偏见 最大熵存在且唯一（凸性） 概率平均分布等价于熵最大 最大熵模型的一般式 关于条件分布 P(Y|X)的熵为： 去掉负号，得到最大熵模型的等价式 MaxEnt 模型最后被形式化为带有约束条件的最优化问题，可以通过拉格朗日乘子法将其转 ...
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2018-12-10 11:27:31
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对偶上升法 增广拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）是一种解决可分解凸优化问题的简单方法，尤其在解决大规模问题上卓有成效，利用ADMM算法可以将原问题的目标函数等价的分解成若干个可求解的子问题，然 ...
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2018-12-06 14:13:21
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拉格朗日乘数法 等式约束 + 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数 + 以上是从别人的 ...
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2018-11-25 20:16:29
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拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是→种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。我们先以包含一个变量的简单优化问题为例， 求在满足$x \le -1$ 或 ...
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2018-11-24 17:55:48
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