关于拉格朗日乘子法与KKT条件关于拉格朗日乘子法与KKT条件目录拉格朗日乘子法的数学基础共轭函数拉格朗日函数拉格朗日对偶函数目标函数最优值的下界拉格朗日对偶函数与共轭函数的联系拉格朗日对偶问题如何显式的表述拉格朗日对偶问题由定义消去下确界隐式求解约束共轭函数法弱对偶强对偶原始问题与对偶问题的关系最优...
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2015-08-11 21:07:21
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2876: [Noi2012]骑行川藏Time Limit: 20 SecMemory Limit: 128 MBSecSpecial JudgeSubmit: 1033Solved: 504[Submit][Status][Discuss]Description蛋蛋非常热衷于挑战自我，今年暑假他准...
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2015-08-06 11:05:51
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拉格朗日乘子法：对于等式约束的优化问题，求取最优值。KKT条件：对于含有不等式约束的优化问题，求取最优值。最优化问题分类：（1）无约束优化问题： 常常使用Fermat定理，即求取的导数，然后令其为零，可求得候选最优值。（2）有等式约束的优化问题：， 使用拉格朗日乘子法，把等式约束用一个系数与写为.....
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2015-07-22 10:34:14
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这节课讲的是SVM的对偶问题，比较精彩的部分：为何要使用拉格朗日乘子以及如何进行对偶变换。 参考：http://www.cnblogs.com/bourneli/p/4199990.html http://www.cnblogs.com/xbf9xbf/p/4619866.html
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2015-07-18 12:14:26
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转自：七月算法社区http://ask.julyedu.com/question/276咨询：带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件关注|22...咨询下各位，在机器学习相关内容中，每次看到带约束优化问题，总是看到先用拉格朗日函数变成无约束问题，然后转成求拉格朗日对偶问题，然后有凸函数假设，...
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2015-07-08 00:18:51
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算法原理：算法通过最小化约束条件4ac-b^2 = 1，最小化距离误差。利用最小二乘法进行求解，首先引入拉格朗日乘子算法获得等式组，然后求解等式组得到最优的拟合椭圆。参考文献：Andrew W. Fitzgibbon, Maurizio Pilu and Robert B. Fisher. Dire...
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2015-07-06 19:49:27
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这一步，我们根据E-step得到的γ,phi\gamma,phi，最大化L(γ,?;α,β)L(\gamma,\phi;\alpha,\beta)，得到α,β\alpha,\beta.1，拉格朗日乘数法求解β\beta 首先把L(γ,?;α,β)L(\gamma,\phi;\alpha,\beta)简化，只保留与β\beta有关的部分。因为β\beta是每一行存一个主题的词分布，所以每一行的...
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2015-07-02 12:08:22
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HYSPLIT - Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model 即拉格朗日混合单粒子轨道模型。 HYSPLIT - 4 模型是由美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 的空气资源实验室和澳大利亚气象局在过去 20 年间联...
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2015-06-30 14:51:23
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主要解决带约束的最优化问题，把原始问题转换为对偶问题，在支持向量机中有使用 f(x),ci(x),hj(x)是Rn(n维实数集)上的连续可微函数 1.原始问题： 目标函数：min f(x) (x∈Rn) 约束条件：ci(x)≤0 (i=1,2...k) ...
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2015-06-23 06:14:08
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