拉格朗日乘子

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，
shenxiaoming77·2014-12-03 20:00

SVM支持向量机（三）求解对偶问题、核函数

一、对偶问题可以求解吗   上篇博客讲到，我们要在限制条件下，求一组拉格朗日乘子a，使得对偶函数能取最大值。   其中，C是人为指定的常量。一共有n个未知数，分别为a1,a2,a3……an。
一只小桃子·2014-12-02 14:00

QP问题的解法（拉格朗日乘子法）

function[x,lam,fval]=qlag(H,A,b,c) %拉格朗日法求解二次规划问题 %minf(x)=0.5*x'Hx+c'x,s.t.Ax=b %input:H,c分别是目标函数的矩阵和向量，A%，b分别是约束条件中的矩阵和向量 %output：(x,lam)是KT点，fval是最优值 IH=inv(H); AHA=A*IA*A'; IAHA=inv(AHA); AIH=A*I
hlx371240·2014-11-30 12:00

SVM支持向量机（二）拉格朗日、KKT、松弛变量与惩罚函数

一、拉格朗日乘子法如何工作   上篇笔记说道，SVM要求几何上的间隔最大问题，演变成了凸优化问题。
一只小桃子·2014-11-27 17:00

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

转载自：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
u013524655·2014-11-16 11:00

拉格朗日 次梯度法

它的拉格朗日松弛模型为：对于拉格朗日乘子，应用次梯度法的迭代公式为：其中为的一个可行解，并且，可以证明序列收敛于或收敛于的一个点。
robert_chen1988·2014-11-13 09:00

拉格朗日乘子法和罚函数法

作者：金良（[email protected]）csdn博客：http://blog.csdn.net/u012176591参考文献及推荐阅读拉格朗日乘子http://blog.163.com
u012176591·2014-11-12 20:00

机器学习入门基础大纲

数学基础微积分极限，e，导数，微分，积分偏导数，方向导数，梯度极值，多元函数极值，多元函数泰勒展开无约束优化，约束优化拉格朗日乘子，对偶问题 概率随机变量，概率密度函数，分布函数条件概率，全概率公式，贝叶斯
Lei Jun·2014-10-30 10:00

[置顶] PLSA-概率潜语义分析

，其中，，根据贝叶斯公式，概率潜语义分析，主要步骤;最大化以下函数，我们用期望最大值化算法，期望最大值化算法：E步：，，，M步：最大化以下最大化问题：求上述的最大化问题，采用拉格朗日乘子法：，—————
wxcdzhangping·2014-09-23 09:00

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)
huangynn·2014-08-22 18:00

SVM那些事

故在svm的拉格朗日优化函数中，拉格朗日乘子大部分都为0，因为支持向量不多。支持向量的由来应该就是这个意思。（
g2s·2014-08-10 12:00

拉格朗日乘子和KKT条件 的最优化问题

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，
OPPOA113·2014-07-05 22:00

对SVM的理解

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
mghhz816210·2014-07-01 19:00

最优化之PH解法

等式约束问题，构造拉格朗日乘子，再用解析法求解。不等式约束问题复杂一点，构造KKT条件（包括拉格朗日乘子，以及相应的约束）求解。一般情况下，拉格朗日乘子，或者KKT条件无法直
ice110956·2014-04-03 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，
cv_yuippe·2014-03-19 21:03

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，
xiaozz_m608c·2014-03-19 21:00

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
arthur503·2014-02-26 12:00

拉格朗日乘子法

通常会构造一个拉格朗日乘子，求导构造
ice110956·2014-01-14 15:00

拉格朗日

乘子 计算机视觉 一种现代方法分类： 计算机视觉  在看《计算机视觉：一种现代方法》书中“基于模型拟合的分割”一章时遇到这个概念，一下子摸不着头脑，网上查证得如下，以作笔记：  Lagarange乘子即拉格朗日乘子
cheatingdeath·2013-12-12 09:00

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
sunmenggmail·2013-10-15 22:00

机器学习经典算法5-支持向量机SVM

SVM是公认的较为不错的一个分类算法，下面将首先从SVM的设计之初理念说起，即利用间隔(gap)将数据分开；然后对如何建立优化的间隔分类器以及利用拉格朗日乘子；此外，为了更好的让SVM在基于高维特征的数据中有较好表现
moodytong·2013-08-02 15:00

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

原文来自：XianlingMao的专栏 原文地址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
x_yz_·2013-07-31 11:00

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
cuoqu·2013-07-11 23:00

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，
liuyue2046·2013-07-07 19:00

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，
cuoqu·2013-05-19 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，
wuwuwuwuwuwuwuwu·2012-12-03 15:00

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，
xianlingmao·2012-09-22 17:00

多变量有约束 等式约束 拉格朗日乘子法

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%8B%89%E6%A0%BC%E6%9C%97%E6%97%A5%E4%B9%98%E6%95%B0 在维基上搜索“拉格朗日乘数”即可例子[编辑]很简单的例子求此方程的最大值：同时未知数满足因为只有一个未知数的限制条件，我们只需要用一个乘数.将所有方程的偏微分设为零，得到一个方程组，最大值是以下方程组的解中的一个：[编辑]另一个例子
杰·2012-07-16 09:00

SVM中的Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶问题

两个拉格朗日乘子不同的地方在于条件也是KKT条件之一。 可以直接套用二次规划。如果反过来，如何将对偶式对偶回原来的目标式？ 
wangran51·2012-02-04 23:00

SVM中的Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶问题

两个拉格朗日乘子不同的地方在于条件也是KKT条件之一。可以直接套用二次规划。如果反过来，如何将对偶式对偶回原来的目标式？  
vergilwang·2012-02-04 23:00
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