拉格朗日乘子

拉格朗日乘子法和KKT条件求解最优化方法

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。
flopf·2018-05-13 09:56

拉格朗日对偶问题（李航《统计学习方法》）

首先给出一个原始问题，原始问题一般都是带约束条件的，第一步就是利用拉格朗日乘子将原始问题转化为无约束最优化问题。
竹风94·2018-05-12 16:56

[NOI2012] 骑行川藏 | 求导 二分

不用什么偏导数/拉格朗日乘子法之类的我看不懂的东西(•̀∀•́)！如果你不知道什么是导数，可以找本高中数学选修2-2来看一下！看第一章第1、2节就好啦。
胡小兔·2018-05-10 15:00

机器学习（六）：支持向量机(SVM)

引言一、数学预备知识1.函数极值必要条件2.拉格朗日乘子法3.库恩-塔克条件(K-T条件)4.拉格朗日对偶问题二、线性可分支持向量机1.基本型2.对偶问题3.利用对偶问题求解$w$和$b$三、线性支持向量机
大黄·2018-04-28 00:00

SVM系列之核函数与KKT条件(二)

另外，我们还将详细分析拉格朗日乘子法与KKT条件,以及KKT条件对SVM分类的作用。那我们先来看看核函数是什么。
cc荣宣·2018-04-27 21:01

《机器学习实战》第六章学习笔记（SVM）

一、支持向量机原理1.1间隔和支持向量1.2对偶问题对式6.6，利用拉格朗日乘子法得到其对偶问题：首先得拉格朗日函数：最后利用式6.9消去6.8中的w和b，得对偶问题：二、SMO算法(SequentialMinimalOptimization
LZH_12345·2018-04-26 11:16

《机器学习实战》第六章学习笔记（SVM）

一、支持向量机原理1.1间隔和支持向量1.2对偶问题对式6.6，利用拉格朗日乘子法得到其对偶问题：首先得拉格朗日函数：最后利用式6.9消去6.8中的w和b，得对偶问题：二、SMO算法(SequentialMinimalOptimization
LZH_12345·2018-04-26 11:16

拉格朗日乘子(Lagrange Multiplier)和KKT条件

求取有约束条件的优化问题，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法。等式约束的优化问题：拉格朗日乘子法去求取最优值。
Awesome_Cyber·2018-04-18 10:36

约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件

PS：以下来自人工智能头条公众号,支持向量机部分约束问题分为等式约束和不等式约束,对于等式约束问题我们可以直接采用拉格朗日乘子法来解决,对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足KKT约束条件下应用拉格朗日乘子法求解
Statusrank·2018-04-15 15:51

真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

    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。    
xinchen1111·2018-04-12 09:00

SVM支持向量机-拉格朗日乘子与对偶问题（1）

对于支持向量机，我们首先要关注的几个点就是间隔，超平面，支持向量，再深入的话就是对偶问题，拉格朗日对偶问题，凸优化，和KKT条件，我们先从基本的间隔，超平面，支持向量说起。1.SVM基础模型给定训练集D={(x1,y1),(x2,y2)...(xn,yn)},yi∈{-1,1}，例如下面图中的点，蓝线左上方的6个点对应1类，右下方的6个点对应-1类，基于数据分类的思想，如果我们想把两类数据分开，显
BIT_666·2018-04-09 17:43

优化问题之拉格朗日乘子法&KKT条件分析

故令其导数为零即可求解，当然也可利用梯度下降算法求解；等式约束优化问题minf0(x),s.t.,hi(x)=0,i=1,2,⋯,pminf0(x),s.t.,hi(x)=0,i=1,2,⋯,p对于这种情形我们常使用拉格朗日乘子法
mlee1018·2018-03-11 13:59

增广拉格朗日乘子法、ADMM

增广拉格朗日乘子法关于拉格朗日的定义，具体见：http://mp.blog.csdn.net/mdeditor/79341632概述增广拉格朗日乘子法（AugmentedLagrangeMethod），
chenhch8·2018-02-22 01:04

拉格朗日函数、对偶上升法、对偶分解法

拉格朗日函数拉格朗日乘子法KKT条件对偶上升法共轭函数拉格朗日对偶函数线性约束下拉格朗日函数对偶函数的共轭形式对偶问题对偶上升法对偶分解法拉格朗日函数用于解决满足约束条件的最值问题注意，该方法均只能保证求得的结果是必要条件
chenhch8·2018-02-21 01:35

sklearn的机器学习之路：支持向量机（SVM）

对偶问题：在求解分类器时过于复杂，为了简化问题，我们将目标函数和约束函数融入新的函数，即使用拉格朗日乘子法得到“对偶问题”。核函数：当训练样
Augus_Xu·2018-02-20 23:22

SVM C++ 实现

SVM公式的推导是需要掌握的，其实，如果一步一步地推导，基本公式是不难推导的，比如目标函数啊，拉格朗日乘子法，以及涉及的对偶问题、KKT条件、SMO算法等。当进一步往下推
denghe1122·2018-01-23 18:40

python机器学习理论与实战（六）支持向量机

上节基本完成了SVM的理论推倒，寻找最大化间隔的目标最终转换成求解拉格朗日乘子变量alpha的求解问题，求出了alpha即可求解出SVM的权重W，有了权重也就有了最大间隔距离，但是其实上节我们有个假设：
marvin521·2018-01-19 11:59

SVM算法原理

、决策面方程2、函数间隔和几何间隔3、不等式约束条件4、SVM最优化模型的数学描述（凸二次规划）5、引入拉格朗日函数6、KKT条件的描述7、目标函数的等高线与约束条件的最优值分析8、分类讨论约束条件和拉格朗日乘子的组合
PrivateEye_zzy·2017-12-19 16:26

拉格朗日乘子法与KKT条件

拉格朗日乘子法与KKT条件拉格朗日乘子法在实际中我们常常遇到这样一种优化问题（min和max都是一样的，因为minf(x)等价于max-f(x)）：minf(x)s.tg(x)=0这是一个等式约束问题，
cassiePython·2017-11-25 17:45

拉格朗日乘子法和KKT条件

1.拉格朗日乘子(LagrangeMultiplier)法假设函数z=f(x,y)，求该函数的最小值，如果没有约束条件，则可以表示为minf(x,y)，要求出minf(x,y)很简单，根据Fermat定理
MSTK·2017-11-16 20:00

拉格朗日乘子法及KKT条件

拉格朗日乘子的引入:1对于求极值和有等式约束的优化问题,例如:假设有自变量x和y，给定约束条件g(x,y)=c，要求f(x,y)在约束g下的极值。我们可以画出f的等高线图，如下图。
跬步达千里·2017-10-25 17:28

机器学习方法篇(14)------SVM公式推导

导语前两节讲完了拉格朗日乘子法和KKT条件，而SVM正好符合拉格朗日乘子法定义的不等式约束优化问题形式，本节就基于KKT条件来推导一下SVM。
对半独白·2017-10-15 18:12

机器学习方法篇(12)------拉格朗日乘子法

本节就先讲讲其中的一个关键知识点——拉格朗日乘子法，为之后深入讲解SVM做准备。拉格朗日乘子法在机器学习中，模型的优化目标通常是最小化损失函数的值，即loss最小。
对半独白·2017-10-01 16:35

最优化 - 拉格朗日乘子法与KKT条件

1.一般约束优化问题一般约束优化问题的形式为：定义拉格朗日函数为：则一般约束优化问题的最优性条件（KKT条件）：2.对偶问题一个优化问题可以从两个角度来考虑，一是被优化的原问题，其次是基于拉格朗日函数定义的对偶问题，也即极大极小问题：为什么上式是对偶问题：1.一般约束优化问题，完全等价于下式：2.极小极大小于等于极大极小：3.等号成立的条件（大概是这样）1）原函数为凸函数，为凸函数。2）KKT条件
KeeJee·2017-07-18 15:41

SVM算法（二）（有监督学习）

四、找到最优超平面4.1、数据完全线性可分的超平面  由上一篇文章中的2.2节知，目标函数和约束条件为：  将目标函数引入拉格朗日乘子法，得到优化后的目标函数为：  对上式进行求导得到：  注释：WTW
Chenyukuai6625·2017-06-28 21:58

SVM算法（二）（有监督学习）

四、找到最优超平面4.1、数据完全线性可分的超平面  由上一篇文章中的2.2节知，目标函数和约束条件为：  将目标函数引入拉格朗日乘子法，得到优化后的目标函数为：  对上式进行求导得到：  注释：WTW
Chenyukuai6625·2017-06-28 21:58

支持向量机（理论+opencv实现）

1.拉格朗日乘子（Lagrangemultiplier）假设需要求极值的目标函数(objectivefunction)为f(x,y)，限制条件为φ(x,y)=M设定义一个新函数则用偏导数方法列出方程：、
影醉阏轩窗·2017-06-10 17:00

优化问题中的对偶性理论

点此展开本文目录一、对偶函数拉格朗日量（Lagrangian）对偶函数1、对偶函数的凸性2、拉格朗日乘子法3、形象解释最优值的下界估计1、对偶可行（dualfeasible）的概念2、弱对偶性二、对偶问题对偶问题弱对偶性形象解释
tongle.Wang·2017-06-09 20:37

KKT条件和拉格朗日乘子法

hit2015spring晨凫追风，转载请注明出处华为面试的时候，部长先生问了这个问题，于是就回来看了一下，补补课，平常学的有点水货，哈哈！希望有帮助！如果你从头到尾拿出笔来写下这里面的公式，我觉得肯定能看懂！最优化问题的最优性条件，最优化问题的解的必要条件和充分条件无约束问题的解的必要条件f(x)在x处的梯度向量是0有约束问题的最优性条件等式约束问题的必要条件：一个条件，两变量minf(x)=f
晨凫追风·2017-06-09 10:02

《凸优化理论》-----共轭函数

《凸优化理论》C1S6：共轭函数二、凸函数：3.共轭函数、拟凸函数以及对数凸函数Conjugatefunction关于拉格朗日乘子法与KKT条件
AnneQiQi·2017-06-07 16:11

《凸优化理论》-----共轭函数

《凸优化理论》C1S6：共轭函数二、凸函数：3.共轭函数、拟凸函数以及对数凸函数Conjugatefunction关于拉格朗日乘子法与KKT条件
AnneQiQi·2017-06-07 16:00

拉格朗日乘子法

转自http://www.cnblogs.com/wangxiu/p/5653040.html拉格朗日乘子法是解决极值问题的方法。本方法是计算多元函数在约束条件下的极值问题的方法。
jyli2_11·2017-05-24 18:00

拉格朗日乘子法及KKT条件

前言最近在学习SVM的时候发现想要了解SVM的前提是必须得了解拉格朗日乘子法和KKT条件。为此，在花时间了解了拉格朗日乘子法和KKT条件之后在此说说自己的理解，顺便记录下自己的学习过程。
flydreamforever·2017-03-26 20:51

支持向量机（SVM）必备知识(KKT、slater、对偶）

SVM目前被认为是最好的现成的分类器，SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊，其中涉及到很多概念，如：凸优化问题、拉格朗日乘子法、对偶问题，slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法！
feilong_csdn·2017-03-16 16:00

SVM的对偶问题与核方法

对偶问题通过优化拉格朗日乘子矢量α来间接得到权值矢量ω，因此与样本的特征维数d无关；并且，训练样本以任意两个矢量内积的形式出现，而不必知道每一维的具体特征。这两个特点是引入核方法的基础。
alexmiaomiao·2017-03-13 16:27

支持向量机（SVM）（二）----对偶

==============================================上小节，我们说到如何求该凸优化问题，高数中我们学过，可以利用拉格朗日乘子法，来求解有约束的问题。
hearthougan·2017-03-07 01:28

SVM学习笔记

用拉格朗日乘子法得到对偶问题，拉格朗日函数对w求偏导使其为零得到w,再代入拉格朗日函数得到关于拉格朗日乘子α的函数，对这个函数求极大
吴海旭·2016-12-03 16:53

约束最优化问题求解：拉格朗日乘子法和KKT条件

对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件去求取。
DawnRanger·2016-11-11 21:43

约束最优化问题求解：拉格朗日乘子法和KKT条件

对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件去求取。
DawnRanger·2016-11-11 21:43

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，
Dillon2015·2016-11-01 21:10

梯度下降法 gradient descent

梯度下降法也称为最速下降法(steepestdescent)，用来求解无约束的最优化问题，有约束的最优化问题使用拉格朗日乘子法(lagrangianmultipliermethod)；梯度下降法是迭代算法
chi_wawa·2016-10-05 21:35

【机器学习】深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，
Zhang_P_Y·2016-10-04 10:36

机器学习第四课：SVM前置知识点（凸优化问题）

内容主要来源于大数据文摘1高数教材中拉格朗日乘子法的泛化1.1高数教材中的拉格朗日乘子法我们大学时讲了这个计算条件极值的方法，运用拉格朗日乘数法（乘子法）{minf(x)s.t.hi(x)=0i=1,2
魔峥·2016-09-07 20:25

最优化方法：拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法的基本思想作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束
-柚子皮-·2016-08-18 14:38

支持向量机

支持向量机支持向量机点到平面的距离平面的一般式方程向量的模向量的内积点到平面的距离最优间隔分类器与支持向量函数间隔和几何间隔如何确定这个超平面最大间隔划分超平面对偶问题对偶问题转化对偶问题求解拉格朗日乘子法和
cswangle·2016-07-18 23:15

机器学习--SVM分类器

主要基于公式（拉格朗日的对偶形式）：Max(alpha[i],i∈[1,n])-1/2*y[i]*y[j]*Kernal(x[i],x[j])*alpha[i]*alpha[j]其中,alpha[i]为拉格朗日乘子
csharp25·2016-06-08 15:00

[BZOJ2876] [NOI2012] 骑行川藏 - 数论 - 拉格朗日定理（拉格朗日乘子法） + 二分

  [题外话：     ==看了一眼题目就知道是求最值   然后就不会做了╮(╯▽╰)╭所以，数学渣就去学了一发拉格朗日乘数法--]  那么上正文TAT由于公式太多，我就直接截图哈qwq  附代码：#include"stdio.h" #include"iostream" #definerep(f,a,b)for(f=a;f'9')ch=getchar(); while(ch='0'){v=v*10
whzzt·2016-05-08 20:00

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，
ZhikangFu·2016-05-08 10:00

支持向量机SVM推导及求解过程

使用SVM算法的思路：（1）简单情况，线性可分情况，把问题转化为一个凸优化问题，可以用拉格朗日乘子法简化，然后用既有的算法解决；（2）复杂情况，线性不可分，用核函数将样本投射到高维空间，使其变成线性可分的情形
努力是一种幸运·2016-05-05 14:58

支持向量机SVM推导及求解过程

使用SVM算法的思路：（1）简单情况，线性可分情况，把问题转化为一个凸优化问题，可以用拉格朗日乘子法简化，然后用既有的算法解决；（2）复杂情况，线性不可分，用核函数将样本投射到高维空间，使其变成线性可分的情形
American199062·2016-05-05 14:00
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