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 ...

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 ...

拉格朗日乘子法是一种优化算法，主要用来解决约束优化问题。他的主要思想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个变量的无约束优化问题。 其中，利用拉格朗日乘子法主要解决的问题为： 等式的约束条件和不等式的条件约束。 拉格朗日乘子的背后的数学意义 ...

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 ...

解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件 标签： svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类： 模式识别&机器学习（42 ...

第四章：最速下降算法。最速下降法、拟牛顿法等都是求解准则函数（即无约束优化问题）的算法，这就需要有一个 ...

拉格朗日乘子法的证明 在学习支持向量机的时候，计算对偶问题时用到了拉格朗日乘子法((Lagrange multiplier method))，回想起高中时使用拉格朗日乘子法求不等式约束条件下的最优化问题时的困惑，虽然一直知道用，但是却不知道为什么拉格朗日乘子法能够用。知其然更应知其所以然，本文 ...