拉格朗日乘子

拉格朗日乘数法

转载于： http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier
yizhen_acmer·2016-05-04 16:00

PE 190 【拉格朗日乘数】

列出式子，解得x1:x2:⋯:xm=1:2:⋯:m即xi=2im+1，带入就好拉格朗日乘数：设目标函数为f(x,y),限制条件为φ(x,y)则令函数F(x,y)=f(x,y)+λφ(x,y)其中λ称为拉格朗日乘子对函数每个元求个偏导
beginendzrq·2016-04-19 20:00

拉格朗日乘数法

前言        忘了哪个算法了（当时还没有回过头复习高数），里面在推导时上去来一句：这里引用拉格朗日乘子。当时我心中的羊驼就开始奔腾，我特，拉格朗日乘子是啥？为啥引用它？
xueyingxue001·2016-04-11 11:00

对支持向量机SVM的总结和理解篇(六)

之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子
BigBzheng·2016-04-04 08:00

拉格朗日乘数

    说起拉格朗日乘子法，印象中其实高中都用过，用来求条件极值。大学中，高等数学里面也曾经提到过，印象依然没有什么改变，就是用来求条件极值。
renjunsong0·2016-04-02 09:00

拉格朗日对偶性

首先，引入广义拉格朗日函数（generalizedLagrangefunction）这里，是拉格朗日乘子，αi>=0，考虑x的函数：这里，P表示是原始问题。    
pmt123456·2016-03-30 11:00

凸优化理论——无约束最优化方法 + Lagrange multipliers + KKT conditions

只是mark一下优秀的博客~转自华夏35度的无约束最优化方法及拉格朗日乘子法和KKT条件。几个重要概念：梯度：方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。
Aewil·2016-03-22 15:00

拉格朗日乘数法（二）

1.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个约束条
littleqqqqq·2016-03-10 15:00

拉格朗日乘数法

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，
littleqqqqq·2016-03-10 15:00

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

http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597http://www.the-idea-shop.com/article/215/understanding-why-the-method-of-lagrange-multipliers-workshttp://ocw.mit.edu/courses/mechanical-enginee
MyArrow·2016-01-29 11:00

对拉格朗日乘子法的理解

我们什么时候用拉格朗日乘子法？
tianbwin2995·2016-01-11 15:00

数据挖掘学习清单

基础篇矩阵背后的现实意义概率分布无约束最优化方法拉格朗日乘子法和KKT条件推荐相关性检验协同过滤推荐算法分类朴素贝叶斯LRSVM聚类KMeansDBScanCHAMELEONGMM决策树ID3C4.5AdaboostGBDT
oywl2008·2015-11-30 12:00

机器学习笔记_ 数值最优化_3：KKT条件

设x∗是非线性规划的局部最小点，目标函数f(x)在x∗可微，约束方程(g(x))在x∗处可微，连续；则X*点不存在可行下降方向(因为已经是局部最小点了)若极小值点在内部，则无约束问题，直接拉格朗日乘子法若极小值在边界上
mijian1207mijian·2015-11-24 03:00

拉格朗日乘子法 那些年学过的高数

　　最近在做通信网络相关的仿真，今天拿到了一些别人仿真的代码来学习，其中看到了一个double Lambda[T_Node_Number][M][Low_iteration];的参数，注释写着拉格朗日乘子式
·2015-11-13 01:32

对SVM的个人理解---浅显易懂

之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子
·2015-11-12 11:03

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

转自 http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597 在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier
·2015-11-11 07:27

对SVM的个人理解

之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子
·2015-11-08 16:05

[Math & Algorithm] 拉格朗日乘数法

1.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个约束条
Poll的笔记·2015-11-08 02:00

理解FCM聚类算法中拉格朗日乘子法（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
q664111·2015-11-03 20:00

拉格朗日乘子基本概念

另一种常见情况是求函数f(x1,x2,...,xn)在g(x1,x2,...,xn)=0的约束下取得极值的情况，这种时候就要用到拉格朗日乘子法（Lagrange multiplier）。
·2015-10-31 11:03

拉格朗日乘子/拉格朗日乘数（Lagrange multiplier）

基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=0的约束条件下的极值的方法。
·2015-10-31 09:39

SVM学习——Improvements to Platt’s SMO Algorithm

       纵观SMO算法，其核心是怎么选择每轮优化的两个拉格朗日乘子，标准的SMO算法是通过判断乘子是否违反原问题的KKT条件来选择待优化乘子的
·2015-10-30 16:02

拉格朗日乘子法（有约束优化问题）

拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。
ZCF1002797280·2015-10-26 21:00

手把手教你推导支持向量机（SVM）

实际中只有支持向量才有用，而非支持向量所对应的拉格朗日乘子必然为0，为什么呢，因为如果不是支持向量(3)中的约束条件必然>1，对应的(4)中的约束条件必然<0，而根据KKT条件中的4、5、6三条可知，拉格朗日乘子必然为
东方神剑·2015-10-15 20:00

关于拉格朗日乘子法与KKT条件的相关数学概念

关于拉格朗日乘子法与KKT条件的相关数学概念作者：@wzyer原文出处：http://www.moozhi.com/topic/show/54a8a261c555c08b3d59d99参考文献StephenBoyd
huang1024rui·2015-09-06 20:00

关于拉格朗日乘子法与KKT条件

拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法。但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章。我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题，插入自己的一些理解，希望能够对大家有帮助。
·2015-08-25 09:00

解密SVM系列（二）：SVM的理论基础

上节我们探讨了关于拉格朗日乘子和KKT条件，这为后面SVM求解奠定基础，本节希望通俗的细说一下原理部分。
on2way·2015-08-17 19:00

解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件

写在之前支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵
on2way·2015-08-17 18:39

解密SVM系列（一）：关于拉格朗日乘子法和KKT条件

写在之前支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵
on2way·2015-08-17 18:00

拉格朗日乘子法和KKT条件

拉格朗日乘子法和KKT条件拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用
huang1024rui·2015-08-11 11:00

拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT条件

拉格朗日乘子法：对于等式约束的优化问题，求取最优值。KKT条件：对于含有不等式约束的优化问题，求取最优值。
pestle·2015-07-22 10:00

H.264码率控制算法研究及JM相应代码分析（一）

要明白码率控制算法，首先要理解率失真理论，定义如下而要实现这一目标的基本方法有两个：拉格朗日乘子法和动态规划方法所以最后无论哪种方法，综合考虑起来都只能得到局部最优解。目前看来
nonmarking·2015-07-07 14:00

拉格朗日对偶性的一些总结

拉格朗日对偶性写作目的拉格朗日乘子算法对偶问题写作目的前一篇文章总结的关于无约束优化的极值求解问题是：梯度下降法-gradientdescent–实例解析。
coder_oyang·2015-06-19 20:00

拉格朗日乘子法和KKT条件

转自：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2726873.html拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker
u014568921·2015-06-15 18:00

机器学习经典博客链接

machine_learning/2015/04/vc%E7%BB%B4%E7%9A%84%E6%9D%A5%E9%BE%99%E5%8E%BB%E8%84%89/#comment-2422 深入理解拉格朗日乘子法
lujiandong1·2015-06-15 11:00

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

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，
apinetree·2015-06-02 11:03

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

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，
apinetree·2015-06-02 11:03

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

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，
apinetree·2015-06-02 11:03

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

转自：http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7919597在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)
u014568921·2015-05-27 11:00

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

深入理解拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件http://blog.csdn.net/llp1992/article/details/45061841在求取有约束条件的优化问题时
zdy0_2004·2015-05-02 01:00

机器学习（八）支持向量机svm终结篇

在这里我们先不管KKT条件，相关公式推导，我们的目的是求解拉格朗日乘子，求解上面那么方程，我们可以用梯度上升的方法进行求解。
hjimce·2015-05-01 20:06

机器学习（八）支持向量机svm终结篇

在这里我们先不管KKT条件，相关公式推导，我们的目的是求解拉格朗日乘子，求解上面那么方程，我们可以用梯度上升的方法进行求解。
hjimce·2015-05-01 20:00

KKT条件

在求解最优化问题中，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier）和KKT（KarushKuhnTucker）条件是两种最常用的方法。
ACdreamers·2015-04-21 15:00

对SVM的个人理解---浅显易懂

之前以为SVM很强大很神秘，自己了解了之后发现原理并不难，不过，“大师的功力在于将idea使用数学定义它，使用物理描述它”，这一点在看SVM的数学部分的时候已经深刻的体会到了，最小二乘法、梯度下降法、拉格朗日乘子
止战·2015-04-15 21:00

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，
llp1992·2015-04-15 16:00

拉格朗日乘子法和KKT条件

本文来自博园：http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法
qq1987924·2015-04-03 04:00

数据挖掘学习清单

  基础篇 矩阵背后的现实意义 概率分布 无约束最优化方法 拉格朗日乘子法和KKT条件 推荐 相关性检验 协同过滤推荐算法 分类 朴素贝叶斯 LR SVM 聚类 KMeans
·2015-04-01 19:00

SVM支持向量机（四）R语言实现、SMO算法

上篇笔记讲到，如何求解拉格朗日乘子向量。基本的想法就是，每次选出两个乘子，对其他的乘子赋值，此时，只剩两个乘子。问题变成了一个两元一次方程和求二元函数最小值的问题。
一只小桃子·2015-01-06 21:00

斯坦福大学公开课 ：机器学习课程（Andrew Ng）——7、监督学习：Support Vector Machine，立

Regularizationandthenon-separablecase）11）坐标上升法（Coordinateascent）12）SMO优化算法（Sequentialminimaloptimization）   12.1）SMO算法   12.2）SMO算法中拉格朗日乘子的启发式选择方法
mmc2015·2015-01-04 17:00

拉格朗日乘数法

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chenjianbo88·2014-12-24 21:00
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