典型的凸优化问题 什么样的问题是一个凸优化问题呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 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。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意 ...

目录 1. 凸集 2. 仿射集 3.凸函数 4.凸优化问题 最近学习了一些凸优化的知识，想写几篇随笔作为总结备忘。在此篇中我们简要地介绍一点点基本概念。 1. 凸集 **定义1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...

凸优化问题 Convex Problems 凸优化的广义定义 广义上讲，目标函数是凸函数，且相关约束是凸集约束，那么这个问题就称为凸优化。 但实际上我们经常遇见的凸优化问题范围会更小一点。 一般优化问题的描述 \[\begin{aligned} min \qquad & ...

1.凸集与凸函数 2.凸优化问题 3.拉格朗日乘子法 4.对偶问题,slater条件,KKT条件 1.凸集与凸函数 凸集：在点集拓扑学与欧几里得空间中，凸集是一个点集，其中每两点之间的直线上的点都落在该点集中。千言万语不如一张图来的明白，请看 ...

优化问题的基本形式 最大值问题可转化为最小值问题 优化问题的域 　　　　　 可行域：所有可行点的集合 最优化值： 最优化解： 凸优化问题的基本形式 其中，约束函数f(x)是凸函数，h(x)为仿射函数 仿射函数：即最高次数 ...

一. JavaScript简介（了解） 　　1. JavaScript的历史背景介绍 　　　　布兰登 • 艾奇（Brendan Eich，1961年～），1995年在网景公司，发明的JavaScr ...

　　 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 本篇是写在SVM之前的关于优化问题的一点知识，在SVM中会用到。考虑到SVM之复杂，将其中优化方面基础知识提出，单作此篇 ...