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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

1 等式約束優化問題 等式約束問題如下： 求解方法包括：消元法、拉格朗日乘子法。 1、消元法 通過等式約束條件消去一個變量，得到其他變量關於該變量的表達式代入目標函數，轉化為無約束的極值 ...

中的拉格朗日乘子法、KKT條件和對偶問題，所以本篇先作個鋪墊。 大部分機器學習算法最后都可歸結為最優化問題。 ...

SVM有很多實現，現在只關注其中最流行的一種實現，即序列最小優化（Sequential Minimal Optimization，SMO）算法，然后介紹如何使用一種核函數（kernel）的方式將SVM擴展到更多的數據集上。 1.基於最大間隔分隔數據 幾個概念： 1.線性可分 ...