拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
参考文献：https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）条件是两种最常用的方法。在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时 ...
原文：拉格朗日乘子（Lagrange multify）和KKT条件
无约束问题 无约束问题定义如下： f x 称为目标函数, 其中x是一个向量，它的维度是任意的。 通过求导， 令导数等于零即可： 如下图所示： 等式约束问题 单约束问题 单约束问题定义如下： g x 称为约束函数 单约束问题的解决步骤如下： ， 加一个变量，这个变量称为拉格朗日乘子将约束条件和目标函数联立构造拉格朗日函数 ， 对每个变量分别求导， 令导数等于零，求得最优值 这是一个例子： 使用一个约 ...
2019-11-15 01:15 0 578 推荐指数：
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深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
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关于拉格朗日乘子法与KKT条件
关于拉格朗日乘子法与KKT条件 关于拉格朗日乘子法与KKT条件 目录 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 拉格朗日函数 ...
拉格朗日乘子法和KKT条件
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 ...
拉格朗日乘子法以及KKT条件
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 ...
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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 ...