基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数 λ （即拉格朗日乘子） ...

作者：桂。 时间：2017-04-07 07:11:54 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 声明：欢迎被转载，不过记得注 ...

参考链接： 拉格朗日乘子法和KKT条件 SVM为什么要从原始问题变为对偶问题来求解 为什么要用对偶问题 写在SVM之前——凸优化与对偶问题 1. 拉格朗日乘子法与KKT条件 ...

对于等式约束优化问题的求解，只需要通过一个拉格朗日系数把等式约束和目标函数组合成为一个新的无约束条件的函数 再求出这个函数的极值就得到所求优化问题的解，这个合成的函数就叫拉格朗日函数，这 ...