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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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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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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一、把 soft margin svm 看做 L2 Regression 模型 先来一张图回顾一下之前都学了些什么: 之前我们是通过拉格朗日乘子法来进行soft Margin Svm的转化问题，现在换一个思路： 好了，观察我们得到的这个没有条件的最小化问题： 这似乎和L2正则比较相似： 所以，可以把 ...
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2016-12-13 19:33:22
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拉格朗日乘子法：应用在求有约束条件的函数的极值问题上。 a. 对于没有约束的函数求极值，只要求导，令导函数等于零即可。 b. 对于约束条件是等式的函数。 目标函数：f(x), 约束条件：g(x)=0 求解f(x)在此约束条件下的极值。 定义拉格朗日函数 ： L(x,λ)=f(x)+ λg(x) 分别 ...
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2016-11-23 23:46:28
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拉格朗日乘子法最小值转化为对偶函数最大值问题在SVM部分有很重要的作用，今天详细听了邹博老师凸优化课程关于这部分的讲解，做一个小小的总结。 一、知识铺垫 1. 保凸算子 凸函数的非负加权和 ： 凸函数与仿射函数的复合： 凸函数的逐点最大值、逐点上确界： 第一个和第二个直接使用定义还是挺简单的，因为后 ...
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2016-11-19 03:29:37
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基本的拉格朗日乘子法是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。 主要思想：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解。 假设需要求极值的目标函数为f(x, ...
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2016-11-11 23:24:04
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圆弧特征如图1所示。圆弧的特征向量为R:[φR, ρR, r]T，其中φR为圆心极角，φR ~ N(μφR,σφR2)；ρ为圆心极径，ρR ~ N(μρR,σρR2)；为圆半径，r~N(μr,σr2)。圆弧极坐标公式为： (1) 图1圆弧 将圆的极坐标方程(1)整理得： (2) 其中，i∈[m,n] ...
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2016-09-09 10:20:28
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