最近偶然看到一篇文章介绍到拉格朗日乘数法， 先贴出地址：cnblogs.com/maybe2030/p/4946256.html 因为我也是刚学了这个方法，对这个东西一知半解，然而初读这篇文章后，感觉有必要好好搞懂这个东西，因为原文写的比较正式，有一些晦涩的词汇难以理解，所以我自己翻书重新学习了一下 ...
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2017-06-11 10:25:47
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刚开始接触，先看《机器学习》周老师这本书，开始有点乱，最后清楚之后再进行整理 1.拉格朗日乘子（Lagrangemultiplier） 假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y)，限制条件为φ(x,y)=M 设 定义一个新函数 则用偏导数方法列出方程： 、 、 求出 ...
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2017-06-10 19:21:23
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转载自：增广拉格朗日乘子法（Augmented Lagrange Method） 增广拉格朗日乘子法的作用是用来解决等式约束下的优化问题， 假定需要求解的问题如下： minimize f(X) s.t.: h(X)=0 其中，f:Rn->R; h:Rn->Rm 朴素拉格朗日乘子法的解决方案是： L( ...
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2017-06-07 12:44:39
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设$f(x)$为树的生成函数，即$x^i$的系数为根节点权值为$i$的树的个数。不难得出$f(x)=\sum_{k\in D}f(x)^k+x$我们要求这个多项式的第$n$项，由拉格朗日反演可得$[x^n]f(x)=\frac1n[x^{n-1}](\frac x{g(x)})^n$其中$[x^n] ...
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2017-06-06 01:02:24
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1，SVM算法的思考出发点 SVM算法是一种经典的分类方法。对于线性可分问题，找到那个分界面就万事大吉了。这个分界面可以有很多，怎么找呢？SVM是要找到最近点距离最远的那个分界面。有点绕，看下面的图就明白了 为了推导简单，我们先假设样本集是完全线性可分的，也就一个分界面能达到100%的正确率。 2， ...
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2017-05-26 00:55:50
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1. 数学原理 对某个多项式函数有已知的k+1个点，假设任意两个不同的都互不相同，那么应用拉格朗日插值公式所得到的拉格朗日插值多项式为： 其中每个lj(x)为拉格朗日基本多项式（或称插值基函数），其表达式为： 2. 轻量级实现 利用 直接编写程序，可以直接插值，并且得到对应的函数值。但是不能得到系数 ...
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2017-05-22 01:23:22
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支持向量机不错的讲解 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982684.html 为什么引入拉格朗日 ...
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2017-05-21 21:43:55
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1.插值 -->求过已知有限个数据点的近似函数 1）拉格朗日多项式插值 -->n个插值点不同时确定了一个唯一的n次多项式 构造n次拉格朗日插值多项式（不使用解方程n个约束来求解待定系数） 2）牛顿插值 使用差商概念来构造牛顿插值公式（计算量小，余项与拉格朗日余项相等），当节点之差为常数时，使用差分来 ...
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2017-05-18 23:10:26
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最近一直在学习特效模拟算法，主要是流体模拟部分的研究。 目前动画领域内的流体模拟主要是拉格朗日法无网格法和欧拉网格法，两种方法更有利弊。 我研究的主要是拉格朗日法中的SPH模型，即光滑粒子流体动力学模型。 粒子方法非常适合模拟大形变流体、液滴飞溅等复杂场景。 现今SPH算法已经有了很多改进，包括对流 ...
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2017-05-11 20:56:52
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在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律，而不少函数都只能通过实验和观测来了解。如对实践中的某个物理量进行观测，在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点 ...
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2017-05-10 01:06:51
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