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 ...

轉自：七月算法社區http://ask.julyedu.com/question/276 咨詢：帶約束優化問題 拉格朗日 對偶問題 KKT條件 關注 | 22 ... 咨詢下各位，在機器學習相關內容中，每次看到帶約束優化問題，總是看到 ...

) = 0 \] 下面我們將來討論具有上述問題的解，一共可以分為四種情況： 無約束條件 ...

2 拉格朗日對偶（Lagrange duality） 先拋開上面的二次規划問題，先來看看存在等式約束的極值問題求法，比如下面的最優化問題： 目標函數是f(w)，下面是等式約束。通常解法是引入拉格朗日算子，這里使用來表示算子，得到拉格朗日公式 ...

系列博客機器學習總結，主要參考書目《統計學習方法》--李航，涉及數學公式較多，以圖片的形式表現。 ...

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 ...

關於拉格朗日乘數法和KKT條件的一些思考 　　從我開始接觸拉格朗日乘數法到現在已經將近有四個月了，但似乎直到今天我對其的理解才開始漸漸清晰，相信很多人在科研初期也會對一些基礎的算法困惑不解，而一篇好的教程則可以大大縮短困惑的時間，從而把更多時間用在開創性的工作上去。經過近幾日的搜索，我發現網上 ...