拉格朗日乘数法（Lagrange multiplier）有很直观的几何意义。举个2维的例子来说明：假设有自变量x和y，给定约束条件g(x,y)=c，要求f(x,y)在约束g下的极值。 我们可以画出f的等高线图，如下图。此时，约束g=c由于只有一个自由度，因此也是图中的一条曲线（红色曲线所示）。显然地 ...
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2017-04-25 10:00:50
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题意： 四平方和定理，又称为拉格朗日定理： 每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。 如果把0包括进去，就正好可以表示为4个数的平方和。 比如： 5 = 0^2 + 0^2 + 1^2 + 2^2 7 = 1^2 + 1^2 + 1^2 + 2^2 （^符号表示乘方的意思） 对于一个给定的正整 ...
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2017-04-07 23:22:18
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作者：桂。 时间：2017-04-07 07:11:54 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言 最近发这类文章，动不动就被管理员从首页摘除，如果你觉得这个文章还说得过去，麻烦帮忙点个赞吧， ...
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2017-04-07 19:49:53
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在前四篇里面我们讲到了SVM的线性分类和非线性分类，以及在分类时用到的算法。这些都关注 ...
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2017-04-07 18:30:01
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四平方和定理，又称为拉格朗日定理： 每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。 如果把0包括进去，就正好可以表示为4个数的平方和。 比如： 5 = 0^2 + 0^2 + 1^2 + 2^2 7 = 1^2 + 1^2 + 1^2 + 2^2 （^符号表示乘方的意思） 对于一个给定的正整数，可能 ...
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2017-04-06 09:57:38
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拉格朗日插值法的定义(引自维基百科) 对某个多项式函数，已知有给定的k + 1个取值点： (x0,y0),(x1,y1),(x2,y2),??,(xk,yk) 其中xj对应着自变量的位置，而yj对应着函数在这个位置的取值。 假设任意两个不同的xj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 ...
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2017-04-02 00:46:22
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正常的二分查找，头尾不断替换，每次砍掉一半 拉格朗日二分查找，每次砍掉一大半 ...
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2017-03-27 10:36:11
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SVM -支持向量机原理详解与实践之二 SVM原理分析 以下内容接上篇。 拉格朗日对偶性（Largrange duality）深入分析 前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日对偶性的重要性。 因为通过应用拉格朗日对偶性我们可以寻找到最优超平面的二次最优化， 所以以下可以将寻找最优超平面二次最优化 ...
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2017-03-15 00:09:02
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8.四平方和 (程序设计) 四平方和定理，又称为拉格朗日定理：每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。如果把0包括进去，就正好可以表示为4个数的平方和。比如：5 = 0^2 + 0^2 + 1^2 + 2^27 = 1^2 + 1^2 + 1^2 + 2^2（^符号表示乘方的意思）对于一个给定 ...
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2017-03-12 19:21:11
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1. 前言 最近又重新复习了一遍支持向量机（SVM）。其实个人感觉SVM整体可以分成三个部分： 1. SVM理论本身：包括最大间隔超平面（Maximum Margin Classifier），拉格朗日对偶（Lagrange Duality），支持向量（Support Vector），核函数（Kern ...
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2017-02-26 19:12:41
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