主問題 (primal problem) 具有 \(m\) 個等式約束和 \(n\) 個不等式約束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空優化問題 \[\begin{align} \min_x \ f(\boldsymbol{x ...
引言 拉格朗日乘子法和原始問題與對偶問題的轉換,最近總被人提到,我對網上的教程和書上的知識進行學習,嘗試從公式上進行理解,對於幾何中的理解稍微會接觸到,簡單做下筆記以防自己遺漏 防peach 拉格朗日乘子法 簡介 拉格朗日乘子法是用來求解帶約束條件的最優化的問題的方法,分為帶等式約束和不等式約束。 但是拉格朗日求出來的是局部最值,只有在凸優化的情況下才能確保是全局最值,所以我們將拉格朗日求出來的解 ...
2020-04-15 16:00 0 1339 推薦指數:
主問題 (primal problem) 具有 \(m\) 個等式約束和 \(n\) 個不等式約束,且可行域 \(\mathbb{D} \subset \mathbb{R}^d\)的非空優化問題 \[\begin{align} \min_x \ f(\boldsymbol{x ...
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 ...
參考鏈接: 拉格朗日乘子法和KKT條件 SVM為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 為什么要用對偶問題 寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 1. 拉格朗日乘子法與KKT條件 2. SVM 為什么要從原始問題變為對偶問題來求解 1. ...
對偶上升法 增廣拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一種解決可分解凸優化問題的簡單方法,尤其在解決大規模問題上卓有成效,利用ADMM算法可以將原問題的目標函數等價 ...
拉格朗日乘子法——分析推導:https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82320082 拉格朗日乘子法:https://blog.csdn.net/qq_33829547/article/details/100152556 帶約束條件 ...
SVM目前被認為是最好的現成的分類器,SVM整個原理的推導過程也很是復雜啊,其中涉及到很多概念,如:凸集和凸函數,凸優化問題,軟間隔,核函數,拉格朗日乘子法,對偶問題,slater條件、KKT條件還有復雜的SMO算法! 相信有很多研究過SVM的小伙伴們為了弄懂它們也是查閱了各種資料,着實費了 ...
拉格朗日乘子法最小值轉化為對偶函數最大值問題在SVM部分有很重要的作用,今天詳細聽了鄒博老師凸優化課程關於這部分的講解,做一個小小的總結。 一、知識鋪墊 1. 保凸算子 凸函數的非負加權和 : 凸函數與仿射函數的復合: 凸函數的逐點最大值、逐點上確界: 第一個和第二個直接使用定義 ...
對於等式約束優化問題的求解,只需要通過一個拉格朗日系數把等式約束和目標函數組合成為一個新的無約束條件的函數 再求出這個函數的極值就得到所求優化問題的解,這個合成的函數就叫拉格朗日函數,這種方法就叫拉格朗日乘子法。 將函數對各個變量求偏導並令結果為0,建立等式求出 ...