对偶问题

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （五）————最优性条件 之 KKT条件

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（五）————最优性条件之KKT条件Lagrange对偶问题原问题Lagrange函数Lagrange对偶函数强/弱对偶性弱对偶性强对偶性最优性条件互补松弛性KTT
River_J777·2020-07-29 16:53

第六章 支持向量机

间隔"：两个异类支持向量到超平面的距离之和；对偶问题：对支持向量机(简称SVM)使用拉格朗日乘子法可得到其对偶问题核函数在现实任务中，原始样本空间内也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面，对于不是线性可分这样的问题
July_Wander·2020-07-29 09:27

SVM(二）拉格朗日对偶问题

2拉格朗日对偶（Lagrangeduality）先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为L是等式约束的个数。然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然后解出w和。至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值，原因是f(w)的dw变化方向受其他不等式的约束，dw
weixin_30430169·2020-07-28 16:05

SVM——详细讲解SMO算法优化两个变量以及变量的选择

一、SMO(序列最小最优化)优化两个变量以非线性支持向量机的对偶问题为例，使用SMO算法求解该对偶问题的最优参数α*。
watermelon12138·2020-07-28 15:06

支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）

我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。
流水无Qing·2020-07-28 13:34

拉格朗日乘子、拉格朗日对偶问题 (举例说明，通俗易懂)

本文通过一系列的例子来说明拉格朗日乘子的运算以及原理，通俗易懂。1、拉格朗日乘数(乘子)原理定义：Inmathematicaloptimization,themethodofLagrangemultipliersisastrategyforfindingthelocalmaximaandminimaofafunctionsubjecttoequalityconstraints.(Wikipedia
mengjizhiyou·2020-07-28 03:50

拉格朗日对偶性

lagrange-duality.html该博主的文章使得对于拉格朗日问题，以及KTT约束的理解有本质提升拉格朗日对偶性码农场>机器学习2015-10-11阅读(2289)评论(4)目录1.原始问题2.对偶问题
鱼在水中走·2020-07-28 00:54

拉格朗日对偶性(Lagrance duality) 推导与简单理解

引言在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。
小鹅鹅·2020-07-27 19:29

【百面】03_经典算法

间隔最大化的求解问题可以形式化为一个求解凸二次规划问题，利用拉格朗日数乘法转化为对偶问题，最后利用S
十八线码农ing·2020-07-22 09:00

Machine Learning-支持向量机（SVM）(上)

支持向量机（SVM）目录·简介·凸二次规划·拉格朗日乘数法与KKT条件·拉格朗日对偶问题·支持向量机(SVM)·再生核希尔伯特空间、核函数与核技巧·软间隔（softmargin）与正则化·SVM与逻辑回归
丁想·2020-07-21 15:31

对偶问题的理解

1.为什么要使用对偶问题（SVM）1.对偶问题将原始问题中的约束转为了对偶问题中的等式约束2.方便核函数的引入3.改变了问题的复杂度。
johnnyhuang39·2020-07-16 01:02

SVM优化对偶问题

Datawhale学习目标优化实例优化问题求解方式等式优化问题—拉格朗日乘子法不等式优化问题—KKT条件对偶问题1优化实例设平面上有两个线段u1,u2u_1,u_2u1,u2和v1,v2v_1,v_2v1
Datawhale·2020-07-15 17:42

运筹学（重点了解博弈论）

第一章线性规划和单纯形法构建初始单纯性表，逐步迭代求出最优解第二章对偶和灵敏度分析求线性规划的对偶问题灵敏度分析（研究与分析一个系统（或模型）的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法）第三章运输问题第四章整数规划问题第五章目标规划问题第六章图与网络分析动态规划
yuebao_whhit·2020-07-15 11:12

线性规划求解——交替方向乘子法（ADMM）

\;Ax=b\\x\geq0\tag{1}xmincTxs.t.Ax=bx≥0(1)对偶问题(2)max⁡y  bTys.t.
颹蕭蕭·2020-07-14 12:39

线性规划求解——增广拉格朗日函数法

\;Ax=b\\x\geq0\tag{P}xmincTxs.t.Ax=bx≥0(P)对偶问题(D)max⁡y  bTys.t.
颹蕭蕭·2020-07-14 12:08

线性规划——对偶问题的推导

\;Ax=b\\x\geq0\tag{1}xmincTxs.t.Ax=bx≥0(1)对偶问题(2)max⁡y  bTys.t.
颹蕭蕭·2020-07-14 12:08

线性规划求解——DRS算法

\;Ax=b\\x\geq0\tag{1}xmincTxs.t.Ax=bx≥0(1)对偶问题(2)max⁡y  bTys.t.
颹蕭蕭·2020-07-14 01:47

支持向量机(SVM) | SMO算法实现

我们给出了解法思路在对偶问题
邓莎·2020-07-13 13:38

SMO算法是干什么的?有什么作用?

SMO(SequentialMinimalOptimization)是针对求解SVM问题的Lagrange对偶问题，一个二次规划式，开发的高效算法。
绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-07-13 09:54

机器学习面临的挑战和解决方法

如机器翻译，语言识别生成，对话系统等都是双向的对偶问题。模型过大vsLightRNN；梯度消失vsResNet如果对每一个词都给一个wordembedding的话，会导致模型过大，L
xmsheji·2020-07-12 17:50

ADMM

y是拉格朗日乘子项的对偶变量则原问题的对偶问题变为：在强凸性质下，原问题和对偶问题的最优解是一样的。
monkey-PI·2020-07-12 11:03

数学基础（三）：凸优化对偶理论（拉格朗日对偶函数，主对问题，强弱对偶问题）

数学基础系列博客是自己在学习了稀牛学院&网易云课堂联合举办的《人工智能数学基础》微专业后的课程笔记总结。怀着对授课讲师Jason博士无限的敬佩与感激之情，我在完整听了两遍课程之后，对这门进行了笔记整理。Jason博士用深入浅出的方式把数学知识真的是讲透彻了，我的笔记显然无法完整传达Jason博士的精彩授课内容，在此非常推荐每一个打算进入或了解AI的同学去学习这门课程！一：一般优化问题minmize
汤汤11·2020-07-11 15:04

理解 Conjugate Function

共轭函数是最优化问题中非常重要的概念，常用来在原问题和对偶问题之间进行转换。定义对于原函数，其共轭函数为其中，表示两个变量的内积。注意，这个的共轭函数的定义域要求对有上界。即，共轭函数的值不能无穷大。
LF8313·2020-07-11 13:18

人工智能里的数学修炼 | 约束问题的优化求解：拉格朗日乘子法、KKT条件与对偶问题

而KKT条件和对偶问题则可以看作是拉格朗日乘子法的推广。目录一、约束优化问题分类1.1无约束优化1.2等式约束下的优化问题1.3不等式约束下的优化问题二、等式约束与拉格朗日乘子法三、拉格朗日乘
Liangjun_Feng·2020-07-10 22:37

【技术分享】怎么理解凸优化及其在SVM中的应用

：https://cloud.tencent.com/developer/article/1503367导语：本文先介绍了凸优化的满足条件，然后用一个通用模型详细地推导出原始问题，再解释了为什么要引入对偶问题
腾讯智能钛机器学习平台·2020-07-10 00:55

171. Excel表列序号（Python）

2C->3...Z->26AA->27AB->28...示例示例1:输入:"A"输出:1示例2:输入:"AB"输出:28示例3:输入:"ZY"输出:701解答该题与【题目168.Excel表列名称】互为对偶问题
玖月晴·2020-07-09 21:05

SVM中的对偶问题、KKT条件以及对拉格朗日乘子求值得SMO算法

考虑以下优化问题目标函数是f(w)，下面是等式约束。通常解法是引入拉格朗日算子，这里使用来表示算子，得到拉格朗日公式为L是等式约束的个数。然后分别对w和求偏导，使得偏导数等于0，然后解出w和。至于为什么引入拉格朗日算子可以求出极值，原因是f(w)的dw变化方向受其他不等式的约束，dw的变化方向与f(w)的梯度垂直时才能获得极值，而且在极值处，f(w)的梯度与其他等式梯度的线性组合平行，因此他们之间
撄宁之境·2020-07-09 17:31

拉格朗日对偶性

在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）将原始问题转换为对偶问题，通过解决对偶问题而得到原始问题的解。该方法在支持向量机及最大熵模型中都有应用。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-07-09 15:58

关于对偶问题

链接：https://www.zhihu.com/question/43830699/answer/110807943注意不管f,g如何，弱对偶定理永远是成立的（即v*<=z*），所谓的能否转化成对偶问题主要是指强对偶定理是否成立
小草cys·2020-07-09 12:39

Lagrangian Dual Problem

本文讨论的内容“拉格朗日对偶问题”在关于“凸优化”的相关书籍中可以找到。
小草cys·2020-07-09 12:39

真正理解拉格朗日乘子法和KKT条件

转载自：https://www.cnblogs.com/xinchen1111/p/8804858.html 这篇博文中直观上讲解了拉格朗日乘子法和KKT条件，对偶问题等内容。 
知道不_zkl·2020-07-08 19:46

大M法的python求解

大M法的python编程求解一、大M法的python求解python求解三、利用python包scipyd优化包optimize四、Excel求解一、大M法的python求解残差对应的是对偶问题可行条件
꧁༻守宁人·2020-07-08 06:35

拉格朗日乘子法 和对偶问题

拉格朗日乘数法就是求条件极值转化为非条件极值嗯哼哼首先看下条件极值为一个等式的情况将条件转化为带入z就变成简单的一元函数求极值了嗯哼多变量也同样如此现在看看不等式约束嗯哼哼重要的数学思想来了像条件极值转化为非条件极值我们能不能将不等式约束转化为等式约束然后就依样画葫芦了嗯哼哼引入松弛变量what什么是松弛变量比如X1=0完全等价故原来的约束X1-4<=0变成X1+X2-4=0然后就和等式条件的拉格
惊鸿罩影·2020-07-08 05:36

拉格朗日乘子法详解（Lagrange multiplier）

注：本文只讲了拉格朗日函数的构造，看完本文后再去了解拉格朗日对偶函数的推导以及对偶问题。先上浓缩精华核心：极值点处，函数和约束条件一定相切，梯度一定共线（同向or反向）！！！
doubleslow;·2020-07-07 23:11

拉格朗日对偶函数&拉格朗日对偶问题

前段时间学了拉格朗日乘子法，学会了构造拉格朗日函数，也就是学会了把带约束（等式或不等式）的优化问题转化为无约束优化问题，私以为这部分就学完了到此为止了，没想到今天推导SVM的数学模型，要推原问题的对偶问题
doubleslow;·2020-07-07 23:11

从放弃到再入门之拉格朗日对偶问题推导

普通同学的解法无约束条件：求导就可以了等式约束：代入消元，再求导不等式约束：分情况讨论（在边界上和不在边界上），分别对应1,2的情况然而发现，有些情况消元特别复杂，甚至不能求解聪明同学的解法发现：在最优点的情况下，约束曲面的法向量和目标函数的梯度反向必相同或相反拉格朗日乘子法如何理解？（在2维里可以形象的解释为z=f(x,y)在约束条件g(x,y)=c中，极值为等高线f(x,y)=k与g(x,y)
EFLYP·2020-07-07 22:49

【机器学习】SVM线性可分

SVM有两种解释求解间隔最大的分类平面，这种情况可以转化为一个求解凸二次规划的问题，一般转换为对偶问题求解；HingeLoss，通过经验风险最小化，采取HingeLoss来求得损失函
zhaosarsa·2020-07-07 21:47

SVM-支持向量机原理详解与实践之三

回顾到我们的对偶问题：映射到特征空间后约束条件不变，则为：在原始特征空间中主要是求，也就是和的内积(InnerProduct)，也称数量积(ScalarProduct)或是点积(DotProduct)，
w_ticker·2020-07-07 11:46

多元函数的方向导数（n元函数的方向导数）

机器学习中的支持向量机（SVM）的推导涉及到了一个重要数学问题：约束最优化问题（对偶问题、拉格朗日、凸函数等）。在学习约束最优化问题的过程中又会遇到关于凸函数相关定理的证明。
科技多·2020-07-07 02:57

【机器学习笔记】SVM part1： 线性SVM

在求解这一问题的时候用到了对偶问题来帮助解决（为什么要用对偶问题？）
Preke·2020-07-05 18:56

阿里算法岗

KMP算法的原理，B+树的原理（2）堆排序的原理，SVM的原理，SVM和LR，SVM原问题和对偶问题关系？决策树的原理。LR为什么用sigmoid函数。这个函数有什么优点和缺点？为什么不用其他函数？
奋斗的风格·2020-07-05 03:14

【机器学习】拉格朗日乘子法

在约束最优化问题中，常利用拉格朗日乘子法将原始问题转换为对偶问题求解。即通过引入拉格朗日乘子，将有ddd个变量和kkk个约束条件的最优化问题转化为具有d+kd+kd+k个变量的无约束优化问题求解。  
齐在·2020-07-05 02:29

【知识星球】从SVM对偶问题，到疲劳驾驶检测，到实用工业级别的模型压缩技巧...

作者&编辑|言有三有三AI1000问-机器学习篇为什么SVM要把原问题转化为对偶问题我们知道SVM在求解的时候，会把原问题转换为对偶问题，那为什么要这么做呢？
言有三·2020-07-04 17:39

统计机器学习-序列最小最优化算法（SMO）

SMO算法要解如下凸二次规划的对偶问题：在这个问题中，变量是拉格朗日乘子，一个变量对应于一个样本点。变量的总数等于训练样本的容量。
又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:50

统计机器学习-拉格朗日对偶性

将有原始问题转化成对偶问题，通过求解对偶问题解决原始问题。原始问题假设，，是定义在上的连续可微函数，考虑约束最优化问题称此约束最优化问题为原始最优化问题或原始问题。
又双叒叕苟了一天·2020-07-02 22:36

拉格朗日乘子法的证明

拉格朗日乘子法的证明在学习支持向量机的时候，计算对偶问题时用到了拉格朗日乘子法((Lagrangemultipliermethod))，回想起高中时使用拉格朗日乘子法求不等式约束条件下的最优化问题时的困惑
Pinthon35·2020-07-02 09:19

拉格朗日乘子&库恩塔克条件

拉格朗日乘子法的证明在学习支持向量机的时候，计算对偶问题时用到了拉格朗日乘子法((Lagrangemultipliermethod))，回想起高中时使用拉格朗日乘子法求不等式约束条件下的最优化问题时的困惑
Pinthon35·2020-07-02 09:18

一些微观经济学学习中的想法

运筹学中的对偶理论表述如下：原问题：maxz=CX,s.t.AX=0对偶问题：minw=Yb,s.t.YA>=C,Y>=0微观经济学中的消费者理论效用最大化理论：maxu(x)s.t.PX=u0即使把效用函数改成线性也推不出弱对偶性
鼠小标·2020-07-01 19:30

机器学习中的优化问题

支持向量机：解凸二次规划的对偶问题。有序列最小最优化算法等。决策树：启发式算法。特征选择、生成、剪枝是启发式地进行正则化的极大似然估计。提升方法：加法模型
Shingle_·2020-07-01 13:20

线性规划--对偶问题

0、前言这篇笔记的目的有：（1）解释如何判断一个问题是不是线性规（2）讲解如何构造一个线性规划的对偶问题（3）列举出关于一个线性规划和它的对偶问题的基础结论。
zyl_wjl_1413·2020-06-30 20:01
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