關於拉格朗日乘子法和KKT條件
解密SVM系列（一）：關於拉格朗日乘子法和KKT條件 標簽： svm算法支持向量機 2015-08-17 18:53 1214人閱讀 評論(0) 收藏 舉報 分類： 模式識別&機器學習（42 ...
原文：拉格朗日乘子法以及KKT條件
拉格朗日乘子法是一種優化算法，主要用來解決約束優化問題。他的主要思想是通過引入拉格朗日乘子來將含有n個變量和k個約束條件的約束優化問題轉化為含有n k個變量的無約束優化問題。 其中，利用拉格朗日乘子法主要解決的問題為： 等式的約束條件和不等式的條件約束。 拉格朗日乘子的背后的數學意義是其為約束方程梯度線性組合中每個向量的系數。 等約束條件的解決方法不在贅述。 對於非等約束條件的求解，需要滿足KKT ...
2018-04-06 19:40 0 2177 推薦指數：
相關推薦
關於拉格朗日乘子法與KKT條件
關於拉格朗日乘子法與KKT條件 關於拉格朗日乘子法與KKT條件 目錄 拉格朗日乘子法的數學基礎 共軛函數 拉格朗日函數 ...
拉格朗日乘子法和KKT條件
0 前言 上”最優化“課，老師講到了無約束優化的拉格朗日乘子法和KKT條件。 這個在SVM的推導中有用到，所以查資料加深一下理解。 1 無約束優化 對於無約束優化問題中，如果一個函數f是凸函數，那么可以直接通過f(x)的梯度等於0來求得全局極小值點。 為了避免陷入局部最優，人們盡可 ...
KKT條件和拉格朗日乘子法詳解
\(\frac{以夢為馬}{晨鳧追風}\) 最優化問題的最優性條件，最優化問題的解的必要條件和充分條件 無約束問題的解的必要條件 \(f(x)\)在\(x\)處的梯度向量是0 有約束問題的最優性條件 等式約束問題的必要條件： 一個條件，兩變量 \(min f(x)=f([x]_1,[x ...
拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT條件
參考文獻：https://www.cnblogs.com/sddai/p/5728195.html 在求解最優化問題中，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT（Karush Kuhn Tucker）條件是兩種最常用的方法。在有等式約束時使用拉格朗日乘子法，在有不等約束時 ...
拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題
拉格朗日乘子法 - KKT條件 - 對偶問題 支持向量機 (一)： 線性可分類 svm 支持向量機 (二)： 軟間隔 svm 與 核函數 支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量回歸 接下來准備寫支持向量機，然而支持向量機和其他算法相比牽涉較多的數學知識，其中首當其沖的就是標題 ...
真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 條件
這篇博文中直觀上講解了拉格朗日乘子法和 KKT 條件，對偶問題等內容。 首先從無約束的優化問題講起，一般就是要使一個表達式取到最小值： \[min \quad f(x) \] 如果問題是 \(max \quad f(x)\) 也可以通過取反轉化為求最小值 ...
約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件
引言 本篇文章將詳解帶有約束條件的最優化問題，約束條件分為等式約束與不等式約束，對於等式約束的優化問題，可以直接應用拉格朗日乘子法去求取最優值；對於含有不等式約束的優化問題，可以轉化為在滿足 KKT 約束條件下應用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的並不一定是最優解，只有在凸優化的情況下，才能保證 ...