0 前言 本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT條件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html，講講拉格朗日對偶性的問題。 在約束優化問題中，常常用拉格朗日對偶性來將原始問題轉為對偶問題，通過解對偶問題的解來得到原始問題的解 ...

　　在約束最優化問題中，常用拉格朗日對偶性將原始問題轉換為對偶問題求解。 廣義拉格朗日函數 　　稱最優化問題 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text ...

引言：嘗試用最簡單易懂的描述解釋清楚機器學習中會用到的拉格朗日對偶性知識，非科班出身，如有數學專業博友，望多提意見！ 1.原始問題 假設是定義在上的連續可微函數（為什么要求連續可微呢，后面再說，這里不用多想），考慮約束最優化問題： 稱為約束最優化問題的原始問題 ...

1. 感知機原理（Perceptron） 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT） 4. 支持向量機（SVM）原理 5. 支持向量機（SVM）軟間隔 6. 支持向量機（SVM）核函數 1. 前言 在約束最優化問題 ...

拉格朗日對偶問題 前情提要：拉格朗日函數 拉格朗日對偶函數 原問題 \[\min f_0(x)\\ \begin{align*} s.t. \ &f_i(x) \le 0 \quad &i=1,2,\cdots,m\\ &h_i(x)=0 \quad & ...

本文承接上一篇 約束優化方法之拉格朗日乘子法與KKT條件，將詳解一些拉格朗日對偶的內容。都是一些在優化理論中比較簡單的問題或者一些特例，復雜的沒見過，但是簡單的剛接觸都感覺如洪水猛獸一般，所以當真是學海無涯。 在優化理論中，目標函數 $f(x)$ 會有多種形式：如果目標函數和約束條件都為變量 ...

拉格朗日對偶 對偶是最優化方法里的一種方法，它將一個最優化問題轉換成另外一個問題，二者是等價的。拉格朗日對偶是其中的典型例子。對於如下帶等式約束和不等式約束的優化問題： 與拉格朗日乘數法類似，構造廣義拉格朗日函數 ...