0 前言 本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT条件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html，讲讲拉格朗日对偶性的问题。 在约束优化问题中，常常用拉格朗日对偶性来将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题的解来得到原始问题的解 ...

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 在约束最优化问题 ...

目录 拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 1. 从原始问题到对偶问题 2. 弱对偶与强对偶 3. KKT条件 Reference： 拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 1. 从原始 ...

04-拉格朗日对偶问题和KKT条件 目录 一、拉格朗日对偶函数 二、拉格朗日对偶问题 三、强弱对偶的几何解释 四、鞍点解释 4.1 鞍点的基础定义 4.2 极大极小不等式和鞍点性质 五、最优性条件与 KKT 条件 ...

) = 0 \] 下面我们将来讨论具有上述问题的解，一共可以分为四种情况： 无约束条件 ...

转自：七月算法社区http://ask.julyedu.com/question/276 咨询：带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件 关注 | 22 ... 咨询下各位，在机器学习相关内容中，每次看到带约束优化问题，总是看到 ...

本文承接上一篇 约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件，将详解一些拉格朗日对偶的内容。都是一些在优化理论中比较简单的问题或者一些特例，复杂的没见过，但是简单的刚接触都感觉如洪水猛兽一般，所以当真是学海无涯。 在优化理论中，目标函数 $f(x)$ 会有多种形式：如果目标函数和约束条件都为变量 ...

拉格朗日对偶 对偶是最优化方法里的一种方法，它将一个最优化问题转换成另外一个问题，二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题： 与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数 ...