在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n + k个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数，即拉格朗日乘数，又称拉 ...
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2016-08-12 11:45:36
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上一章的内容中介绍到非线性的SVM可以利用一个不大的VC dimension来刻画比较复杂的边界。但是如果当这个VC dimension变得比较大的时候，计算就比较费时了。 这一章将会介绍非线性SVM的另一种理解和解决方法。 在这里，我们将左边的约束条件转化成为利用拉格朗日乘数法表示成为右边的式子， ...
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2016-08-06 00:24:29
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在三维中有曲面，求其上任意一点的法向量。公式很简单，就是。但是我怎么也想不通为什么公式是这样的。其实我有些隐隐感觉到这和求极值的拉格朗日乘数法有些关联。因为其中也是等一列条件被满足时，解可能是最大值或最小值。看机器学习公开课时，其中提到可以把multiplier看成是一个超平面，对各参数偏导全为零时 ...
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2016-07-19 22:08:13
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求解条件极值的方法：拉格朗日乘数法 基于对多元函数极值方法的了解，再具体的问题中我们发现这样一个问题，在求解f(x,y,z)的极值的时候，我们需要极值点落在g(x,y,z)上这种对极值点有约束条件，通过直接代换消元的方法似乎会出现一些问题。 比如这个例题。 它面临的问题是，代换消元然后通过求偏导得来 ...
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2016-07-11 07:49:34
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http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2876 拉格朗日乘数法:f'+入g'=0，f为函数的导数，g为限制条件的导数。 思路:E=Σki*si*(vi-vi')^2，贪心可知，当E=Eu时，才能得到最优解。 我们假设函数f=Σsi/vi,限制 ...
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2016-06-17 11:09:16
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在数学最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日命名）是一种寻找变量受一个或多个条件所限制的多元函数的极值的方法。这种方法将一个有n 个变量与k 个约束条件的最优化问题转换为一个有n + k个变量的方程组的极值问题，其变量不受任何约束。这种方法引入了一种新的标量未知数，即拉格朗日 ...
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2016-05-21 14:20:53
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[ 题外话 ： = =看了一眼题目就知道是求最值
然后就不会做了╮(╯▽╰)╭
所以，数学渣就去学了一发拉格朗日乘数法 - -]
那么上正文TAT 由于公式太多，我就直接截图哈qwq
附代码：
#include "stdio.h"
#include "iostream"
#define rep(f,a,b) for(f=a...
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2016-05-13 02:02:05
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在解决优化问题时，经常会用到拉格朗日乘数法， 举一个简单的例子，f(x)=x2+y2,约束条件为h(x,y)=x+y-1=0,这个例子非常简单，简单到不需要使用拉格朗日乘数法来解决。 图只是示意一下，请忽略比例不对的地方，红色和绿色的线是目标函数的等高线，蓝色线是约束条件，其他带箭头的线表示法线。 ... ...
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2016-04-16 12:17:17
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最大方差法 PCA降维（欢迎讨论） 在上一篇的基础上继续讨论： 首先，得出原空间的中心点： 假设u1为投影向量，投影之后的方差为： 令方差最大（即：投影之后的点比较分散，没有相关性。以达到一个很好的降维效果），采用拉格朗日乘数法，U1T U1=1为约束条件。 则关于UT的方差表达式可以写成：...
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2015-12-27 14:41:28
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拉格朗日乘数法（Lagrange Multiplier Method）之前听数学老师授课的时候就是一知半解，现在越发感觉拉格朗日乘数法应用的广泛性，所以特意抽时间学习了麻省理工学院的在线数学课程。新学到的知识一定要立刻记录下来，希望对各位博友有些许帮助。1. 拉格朗日乘数法的基本思想 作为一种...
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2015-11-08 14:15:41
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