参考链接: 拉格朗日乘子法和KKT条件 SVM为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 为什么要用对偶问题 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 1. 拉格朗日乘子法与KKT条件 2. SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 1. ...
参考资料:http: www.cnblogs.com dreamvibe p .html 为什么转换成对偶问题: 首先是我们有不等式约束方程,这就需要我们写成min max的形式来得到最优解。而这种写成这种形式对x不能求导,所以我们需要转换成max min的形式,这时候,x就在里面了,这样就能对x求导了。而为了满足这种对偶变换成立,就需要满足KKT条件 KKT条件是原问题与对偶问题等价的必要条件, ...
2017-03-19 16:26 0 3441 推荐指数:
参考链接: 拉格朗日乘子法和KKT条件 SVM为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 为什么要用对偶问题 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 1. 拉格朗日乘子法与KKT条件 2. SVM 为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 1. ...
线性规划中一个经典问题的描述如下: 某工厂有两种原料A、B,而且能用其生产两种产品: 1、生产第一种产品需要2个A和4个B,能够获利6; 2、生产第二种产品需要3个A和2个B,能够获利4; 此时共有100个A和120个B,问该工厂最多获利多少? 用数学表达式描述如下: 已知 ...
主问题 (primal problem) 具有 \(m\) 个等式约束和 \(n\) 个不等式约束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空优化问题 \[\begin{align} \min_x \ f(\boldsymbol{x ...
SVM之问题形式化 >>>SVM之对偶问题 SVM之核函数 SVM之解决线性不可分 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 前一篇SVM之问题形式化中将最大间隔分类器形式化为以下优化问题: \[\begin{align}\left ...
浅析SVM中的对偶问题 关于SVM对偶问题求解的博客有很多,但是关于为什么要进行对偶问题的分析却很零散,这里做一个总结 1. 为什么要研究对偶问题? 广义上讲,将原问题的研究转换为对偶问题的研究主要有一下几个优势: 原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数, 而原始问题的变量 ...
线性规划的对偶问题 Tags:数学 对偶问题 \(max\{c^Tx|Ax\le b\}=min\{b^Ty|A^Ty\ge c\}\) 引用这个博客里的例子:Blog 某工厂有两种原料A、B,而且能用其生产两种产品: 1、生产第一种产品需要2个A和4个B,能够获利6; 2、生产 ...
引言 拉格朗日乘子法和原始问题与对偶问题的转换,最近总被人提到,我对网上的教程和书上的知识进行学习,尝试从公式上进行理解,对于几何中的理解稍微会接触到,简单做下笔记以防自己遗漏(防peach🐕) 拉格朗日乘子法 简介 拉格朗日乘子法是用来求解带约束条件的最优化的问题的方法,分为带等式约束 ...
生产计划优化 企业的生产计划优化问题就是一类对偶问题。 例如:某厂生产A,B, C三种产品,每种产品的单位利润分别为12,18和15,资源消耗如下表,求总利润最大的生产方案。 A B C 限制 原料 ...