典型的凸優化問題 什么樣的問題是一個凸優化問題呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

一、無約束優化 對於無約束的優化問題，直接令梯度等於0求解。 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。 二、有約束優化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三個函數都是線性函數，則該優化問題稱為線性規划。若任意 ...

目錄 1. 凸集 2. 仿射集 3.凸函數 4.凸優化問題 最近學習了一些凸優化的知識，想寫幾篇隨筆作為總結備忘。在此篇中我們簡要地介紹一點點基本概念。 1. 凸集 **定義1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...

凸優化問題 Convex Problems 凸優化的廣義定義 廣義上講，目標函數是凸函數，且相關約束是凸集約束，那么這個問題就稱為凸優化。 但實際上我們經常遇見的凸優化問題范圍會更小一點。 一般優化問題的描述 \[\begin{aligned} min \qquad & ...

1.凸集與凸函數 2.凸優化問題 3.拉格朗日乘子法 4.對偶問題,slater條件,KKT條件 1.凸集與凸函數 凸集：在點集拓撲學與歐幾里得空間中，凸集是一個點集，其中每兩點之間的直線上的點都落在該點集中。千言萬語不如一張圖來的明白，請看 ...

優化問題的基本形式 最大值問題可轉化為最小值問題 優化問題的域 　　　　　 可行域：所有可行點的集合 最優化值： 最優化解： 凸優化問題的基本形式 其中，約束函數f(x)是凸函數，h(x)為仿射函數 仿射函數：即最高次數 ...

一. JavaScript簡介（了解） 　　1. JavaScript的歷史背景介紹 　　　　布蘭登 • 艾奇（Brendan Eich，1961年～），1995年在網景公司，發明的JavaScr ...

　　 SVM之問題形式化 　　 SVM之對偶問題 　　 SVM之核函數 　　 SVM之解決線性不可分 >>>寫在SVM之前——凸優化與對偶問題 本篇是寫在SVM之前的關於優化問題的一點知識，在SVM中會用到。考慮到SVM之復雜，將其中優化方面基礎知識提出，單作此篇 ...