在约束最优化问题中，常用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题求解。 广义拉格朗日函数 　　称最优化问题 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text ...

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 ...

) = 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 ...

2 拉格朗日对偶（Lagrange duality） 先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题： 目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式 ...

系列博客机器学习总结，主要参考书目《统计学习方法》--李航，涉及数学公式较多，以图片的形式表现。 ...

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 ...

关于拉格朗日乘数法和KKT条件的一些思考 　　从我开始接触拉格朗日乘数法到现在已经将近有四个月了，但似乎直到今天我对其的理解才开始渐渐清晰，相信很多人在科研初期也会对一些基础的算法困惑不解，而一篇好的教程则可以大大缩短困惑的时间，从而把更多时间用在开创性的工作上去。经过近几日的搜索，我发现网上 ...