由 時間均勻性 可推導出 能量守恆。 由於時間具有均勻性，封閉系統的拉格朗日函數 \(L\) 不顯含 ...

看一下李航的統計學習是如何對廣義拉格朗日函數進行描述的： 原始問題： min f(x) s.t. c(x)>=0 引入拉格朗日乘子λ。 min f(x)+λc(x)+λd(x) min max f(x)+λc(x)+λd(x) max的作用是如果x不滿足d（x）或c（x）的約束 ...

拉格朗日乘數法 Lagrange Multiplier Method 用於求有條件約束時的極值問題，將含有n個變量和k個約束條件的約束優化問題轉化為含有n+k給變量的無約束優化問題 更多細節可查看 此博客 拉格朗日函數 $\lambda$為拉格朗日乘子 $F(x,\lambda)=f(x ...

轉自http://www.cnblogs.com/huashiyiqike/p/3568922.html在學習算法的過程中，常常需要用到向量的求導。下邊是向量的求導法則。 拉格朗日乘子法：應用在求有約束條件的函數的極值問題上。 通常我們需要求解的最優化問題有如下幾類 ...

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、softmax函數 softmax用於多分類過程中，它將多個神經元的輸出，映射到（0,1）區間內，可以看成概率來理解，從而來進行多分類！ 假設我們有一個數組，V，Vi表示V中的第i個元素，那么這個元素的softmax值就是 更形象的如下圖表示： softmax直白來說 ...

%拉格朗日插值多項式 利用矩陣求解 x=1:0.2:3;%已知數據點x坐標向量：x y=sin(x);%已知數據點x坐標向量：y x1=1.1:0.2:3.1;%插值點的x坐標：x1 L=ze ...

以前背過正弦函數的求導公式，就是sin'x = cos x，可是總也沒推導過。這兩天看了很多網上的推導做法，簡直是誤人子弟。含糊不清的，曲線救國的，各種做法滿天飛，也是好笑。在這兒，我盡量地再仔細地推導一遍，本着“為往聖繼絕學”的遠大理想，為偉大的科普事業添磚加瓦罷。 函數式求導公式 ...