线性规划中一个经典问题的描述如下： 　　某工厂有两种原料A、B，而且能用其生产两种产品： 1、生产第一种产品需要2个A和4个B，能够获利6； 2、生产第二种产品需要3个A和2个B，能够获利4； 此时共有100个A和120个B，问该工厂最多获利多少？ 用数学表达式描述如下： 已知 ...

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 \[\begin{align} \min_x \ f(\boldsymbol{x ...

学习的的时候每次把原问题转为对偶问题都要回过去看总结图，没有理解，所以我自己做了一张图帮助我理解 原来的总结图如下 我自己利用visio画了一个图帮助理解。 这样便于我理解， 1、原问题有几个约束，对偶问题就有几个变量 2、原来的约束系数矩阵转个置就是对偶问题的约束系数矩阵 3、原来 ...

，x就在里面了，这样就能对x求导了。而为了满足这种对偶变换成立，就需要满足KKT条件（KKT条件是原问题 ...

　　 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 前一篇SVM之问题形式化中将最大间隔分类器形式化为以下优化问题： \[\begin{align}\left ...

浅析SVM中的对偶问题 关于SVM对偶问题求解的博客有很多，但是关于为什么要进行对偶问题的分析却很零散，这里做一个总结 1. 为什么要研究对偶问题? 广义上讲，将原问题的研究转换为对偶问题的研究主要有一下几个优势: 原始问题的约束方程数对应于对偶问题的变量数, 而原始问题的变量 ...

线性规划的对偶问题 Tags：数学 对偶问题 \(max\{c^Tx|Ax\le b\}=min\{b^Ty|A^Ty\ge c\}\) 引用这个博客里的例子：Blog 某工厂有两种原料A、B，而且能用其生产两种产品： 1、生产第一种产品需要2个A和4个B，能够获利6； 2、生产 ...

引言 拉格朗日乘子法和原始问题与对偶问题的转换，最近总被人提到，我对网上的教程和书上的知识进行学习，尝试从公式上进行理解，对于几何中的理解稍微会接触到，简单做下笔记以防自己遗漏(防peach🐕) 拉格朗日乘子法 简介 拉格朗日乘子法是用来求解带约束条件的最优化的问题的方法，分为带等式约束 ...