【整理】深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT條件
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，在有不等約束時使用KKT條件。 我們這里提到的最優化問題通常是指對於給定的某一函數，求其在指定作用域 ...
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2020-09-13 16:02 0 750 推薦指數：
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拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT條件
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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 ...
關於拉格朗日乘子法與KKT條件
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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 ...
拉格朗日乘子法以及KKT條件
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