转自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4946256.html 1. 拉格朗日乘数法的基本思想 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 ...
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2018-10-05 18:52:59
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yuanwen 0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能 ...
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2018-09-18 13:43:29
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拉格朗日对偶 对偶是最优化方法里的一种方法，它将一个最优化问题转换成另外一个问题，二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题： 与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数： 必须满足 的约束。 原问题为： 即先固定住x，调整拉格朗日乘子变量，让函数L取极大值 ...
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2018-08-21 14:01:02
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拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法是一个理论结果，用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题： 构造拉格朗日乘子函数： 在最优点处对x和乘子变量的导数都必须为0： 解这个方程即可得到最优解。对拉格朗日乘数法更详细的讲解可以阅读任何一本高等数学教材。 机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有： 主成分分析 ...
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2018-08-21 12:15:32
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基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数 λ （即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的... ...
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2018-08-15 12:06:13
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如下图所示，如何计算曲线的下边界？ 设输入的数据为 $\{(x_n, y_n)\}_{n=1}^{N}$, 直线方程为 $y = k x + b$。 根据拉格朗日乘子法，求解优化问题 $$ \begin{align} \min_{k, b} \quad & f(k, b) = \sum_{n=1}^ ...
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2018-06-12 19:43:01
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https://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值 ...
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2018-04-18 21:15:28
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拉格朗日乘子，是机器学习里面经常要用到的。 跟最大似然，EM等方法一样，都是很常用的。 所以要好好学习。可以看着一篇： http://blog.csdn.net/lijil168/article/details/69395023 ...
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2018-02-02 21:53:54
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2018.1.16 给定训练集$T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)}$，一共有N个样本点。 一、线性可分的支持向量机 假定训练集是线性可分的。学习的目标是在特征空间找到一个分离超平面$wx+b=0$，能够将所有的样本正确划分为两类。学习的策略是间隔最大化。 ...
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2018-01-30 22:49:54
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参考 拉格朗日乘子法如何理解？ 拉格朗日乘子法 基本的拉格朗日乘子法就是求函数 f(x1,x2,...) 在约束条件 g(x1,x2,...)=0 下的极值的方法。 其主要思想是将约束条件函数与原函数联立，从而求出使原函数取得极值的各个变量的解。 计算过程： 1. 假设需要求极值的目标函数 (obj ...
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2018-01-22 23:05:28
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