拉格朗日乘子

【最优化理论】4.2带约束最优化

带约束最优化1.等式约束2.不等式约束3.优化的对偶理论3.1原始问题3.2对偶问题1.等式约束  经典拉格朗日乘子法是下面的优化问题（注：x\boldsymbol{x}x是一个向量）min⁡xf(x)
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

笔记：约束问题的最优化：拉格朗日乘子法、KKT条件

约束条件可以分为：（1）等式约束、（2）不等式约束等式约束的优化问题，可直接使用拉格朗日乘子法去求最优解；不等式约束的优化问题，可以转化为满足KKT约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。
Mdzc·2020-08-19 18:10

最大熵模型

2.数学知识拉格朗日乘子法B
iuhiyuh·2020-08-19 02:53

机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法

机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法这一篇博客针对的是有约束的凸优化问题，主要是为后面的最优间隔分类器以及其演化的SVM（支持向量机，SupportVectorMachine）算法作铺垫。
X_XZhang·2020-08-18 12:23

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机这篇博文笔者将默认读者已经了解了最优间隔分类器以及泛化拉格朗日乘子法，如果部分读者还不是很了解，我这里给出前面一篇博文的链接《机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器
X_XZhang·2020-08-18 12:23

svm

拉格朗日乘子法求在约束条件gj(x1,x2,...,xn)=0的条件下,求f(x1,x2,...,xn)的极值引进拉格朗日乘子a;建立方程L(x1,x2,...,xn,a1,a2,...,am)=f(x1
_zidaoziyan·2020-08-17 11:59

优化算法 - 牛顿法 and 拟牛顿法

算法推导算法过程BFGS(Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno)总结预备知识无约束优化问题我们以前聊过约束优化方法，将带有约束的优化问题（例如SVM中间隔的间隔要大于1）通过拉格朗日乘子法
GoWeiXH·2020-08-16 21:11

手推支持向量机04-软间隔SVM-模型定义

目录1.写在前面2.软间隔SVM（soft-marginSVM）1.写在前面前面我们重点介绍了硬间隔SVM，其中涉及到了拉格朗日乘子法，对偶，强对偶关系，原问题和对偶问题，并且利用KKT条件找到最佳超平面
敲代码的乔帮主·2020-08-14 16:47

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KKT条件。
远经潮·2020-08-14 06:41

机器学习——支持向量机（SVM）

一、SVM概念二、支持向量机算法基本原理2.1线性SVM2.1非线性（SVM）超平面2.2超平面公式推导超平面之间的距离样本点到超平面之间的距离样本的正确分类-拉格朗日方法(对偶算法)：2.3拉格朗日乘子法
SongpingWang·2020-08-13 23:43

拉格朗日乘子法及浅谈Svm

拉格朗日乘子法是干啥的简单点来说给你一个z=ƒ(x,y),求这个函数的极值点（x0,y0），但是我有个约束条件，这个约束条件是φ(x,y)=0。
飞翔的老鹰·2020-08-13 22:33

（系列笔记）27.主成分分析——PCA（下）

文章目录PCA——用SVD实现PCAPCA优化算法算法一，拉格朗日乘子法：算法二PCA的作用奇异值分解（SingularValueDecomposition,SVD）SVD的三个矩阵三个矩阵间的关系SVD
WNotSyer·2020-08-13 18:42

ESL3.4 学习笔记（奇异值分解与拉格朗日乘子法下的岭回归，Lasso回归，最小角回归及三者对比分析）

3.4收缩的方法这是一篇有关《统计学习基础》，原书名TheElementsofStatisticalLearning的学习笔记，该书学习难度较高，有很棒的学者将其翻译成中文并放在自己的个人网站上，翻译质量非常高，本博客中有关翻译的内容都是出自该学者的网页，个人解读部分才是自己经过查阅资料和其他学者的学习笔记，结合个人理解总结成的原创内容。有关ESL更多的学习笔记的markdown文件，可在作者Gi
Nstar-LDS·2020-08-13 16:54

python实现支持向量机

x11,x12,…x1n),(x21,x22,…,x2n),…,(xm1,xm2,…,xmn)},模型为f(xi)=sigmoid(xi*w.T+b)若f(x)>0.5,则预测y‘=1，若f(x)=1加入拉格朗日乘子后
孙敬博·2020-08-13 13:04

【深度之眼花书训练营第五期】第一周-数学基础-课程3

第一周-数学基础的学习大纲1.矩阵对角化，SVD分解以及应用2.逆矩阵，伪逆矩阵3.PCA原理与推导4.极大似然估计，误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性5.最优化，无约束，有约束，拉格朗日乘子的意义，
Yesterday_萝卜·2020-08-12 12:22

【深度之眼花书训练营第五期】第一周-数学基础-课程1

第一周-数学基础的学习大纲1.矩阵对角化，SVD分解以及应用2.逆矩阵，伪逆矩阵3.PCA原理与推导4.极大似然估计，误差的高斯分布与最小二乘估计的等价性5.最优化，无约束，有约束，拉格朗日乘子的意义，
Yesterday_萝卜·2020-08-12 12:22

机器学习面试整理

sigmod函数GELUs交叉熵损失函数先验、后验、似然Bias和Variance区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS熵条件熵GELU定义最小二乘法原理二次规划拉格朗日乘子法概率密度函数似然函数最大似然估计的核心思想是传统
相知无悔·2020-08-11 02:17

手推序列最小优化（sequential minimal optimization，SMO）算法

  在再谈SVM（hard-margin和soft-margin详细推导、KKT条件、核技巧）中，无论是求解硬间隔问题：还是求解软间隔问题：我们都有意无意跳过了拉格朗日乘子λ\lambdaλ的求解，今天我们就来求一求
Cyril_KI·2020-08-10 05:17

拉格朗日乘子法

拉格朗日乘子法是研究函数条件极值的必要条件的一个方法，在数分课上会了一个比较严谨的证明。
DZYO·2020-08-08 19:42

《机器学习实战》学习笔记（五）之支持向量机（上）基础理论及算法推导

john_bh/运行平台：WindowsPython版本：Python3.6IDE：Sublimetext3一什么是SVM1SVM学习方法模型2相关概念21函数间隔和几何间隔22间隔最大化23对偶算法及拉格朗日乘子法
john_bh·2020-08-08 16:52

机器学习算法之——支持向量机(Support Vector Machine, SVM）

SupportVectorMachine,SVM）原理详解及Python实现一、简介二、线性可分支持向量机三、非线性支持向量机和核函数四、线性支持向量机（软间隔支持向量机）与松弛变量4.1线性支持向量机4.2对偶问题五、拉格朗日乘子法
Charmve·2020-08-08 12:13

约束规划——拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法拉格朗日乘数法的基本思想拉格朗日乘数法（LagrangeMultiplierMethod）是一种优化算法，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
snowdroptulip·2020-08-07 18:10

拉格朗日乘子法、KKT条件、拉格朗日对偶性

拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)拉格朗日乘子法是一种寻找有等式约束条件的函数的最优值(最大或者最小)的最优化方法.在求取函数最优值的过程中,约束条件通常会给求取最优值带来困难,而拉格朗日乘子法就是解决这类问题的一种强有力的工具
薛定谔的小佩奇·2020-08-04 10:19

拉格朗日乘子法（Lagrange multiplier）

拉格朗日乘子法思路与直观约束条件g(x,y)=0或者g(x,y)=C，考虑三维空间，h是一个曲面，投影到二维是一条曲线，为了直观表
小9·2020-08-04 10:08

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。首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值：。
zerozzl01·2020-08-04 09:31

解决含有条件约束的优化问题——拉格朗日乘子法和KKT条件

一、要解决什么问题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。
NanciZhao·2020-08-04 09:02

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？
xiaopihaierletian·2020-08-04 08:55

对偶性（duality）以及KKT条件

1.拉格朗日对偶函数在之前博客讨论等式约束最优化问题时，我们介绍了过拉格朗日乘子法以及朗格朗日函数。事实上，对于不等式约束，我们也有着对应的拉格朗日方程。
XiaomengYe·2020-08-04 08:51

SVM从原始问题到对偶问题的转换及原因

（3）（3）式中的是拉格朗日乘子，然后我们令：（4）为什么能这样假设呢？如果约束条件都满足，（4）式的最优值就是，和目标函数一样。因此我们可以直接求（4）式的最小值，等价于求原目标函数。
xiaocong1990·2020-08-04 08:07

2020牛客多校第一场D题 Quadratic Form 拉格朗日乘子

，bbb为n×1n×1n×1的列向量求满足求XTAX≤1X^TAX\leq1XTAX≤1，(XTb)2\left(X^Tb\right)^2(XTb)2的最大的值题解带有不等式约束条件解极值问题,使用拉格朗日乘子法设拉格
linbinwu123·2020-08-04 07:51

拉格朗日乘子法和KKT条件

目录1无约束优化2约束优化定义3等式约束4不等式约束4.1极小值点落在可行域内（不包含边界）4.2极小值点落在可行域外（包含边界）4.3总结4.4KKT条件5约束优化总结6优化问题的总结1无约束优化对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。为了避免陷入局部最优，人们尽可能使用凸函数作为优化问题的目标函数。凸集定义：欧式空间中，对于集合中的
意念回复·2020-08-04 06:17

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
weixin_34357928·2020-08-04 05:28

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。
weixin_34009794·2020-08-04 05:54

拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题

接下来准备写支持向量机，然而支持向量机和其他算法相比牵涉较多的数学知识，其中首当其冲的就是标题中的拉格朗日乘子法、KKT条件和对偶问题，所以本篇先作个铺垫。大部分机器学习算法最后都可归结为最优化问题。
9栋108·2020-08-04 04:25

[最优化]不等式约束的优化问题求解

不等式约束的优化问题求解与前文讨论的只含等式约束的优化问题求解类似，含不等式约束的优化问题同样可以用拉格朗日乘子法进行求解对于一般形式的优化问题：minimizef(x)subjecttoh(x)=0g
weixin_30648587·2020-08-04 04:38

【机器学习之数学】03 有约束的非线性优化问题——拉格朗日乘子法、KKT条件、投影法...

目录1将有约束问题转化为无约束问题1.1拉格朗日法1.1.1KKT条件1.1.2拉格朗日法更新方程1.1.3凸优化问题下的拉格朗日法1.2罚函数法2对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下2.1投影法2.1.1梯度下降法to投影梯度法2.1.2正交投影算子References相关博客梯度下降法、最速下降法、牛顿法等迭代求解方法，都是在无约束的条件下使用的，而在有约束的问题中，直接使用这些梯度方法
weixin_30606669·2020-08-04 04:26

机器学习（三）：拉格朗日乘子与梯度下降法

这里介绍两个在以后的机器学习算法中经常使用的技巧：拉格朗日乘子（Lagrangemultiplier）和梯度下降法（Gradientdescent）。
wangyanphp·2020-08-04 03:40

吴恩达老师机器学习记录----SVM第二步：拉格朗日乘子法Lagrange Multiplier

PrimalProblem:$$\min_{w}f(w)$$$$st.g_i(w)\leq0，i=1,...,l$$$$h_i(w)=0，i=1,...,k$$定义拉格朗日乘子:$$L(w,\alpha
树荫下的野草·2020-08-04 03:27

拉格朗日乘子法的分析基础篇

拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)在在求取有约束条件的优化问题时使用的算法。约束条件又分为等式和不等式方法。这里只用等式方法作为例子分析算法的含义原理（自己理解的）。
裸奔小白兔·2020-08-04 02:47

约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件

引言本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；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
Kal-iL·2020-08-04 02:14

拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier）和KKT条件

一：前言如果我们现实生活中的多元值求最优化的问题，我们会遇到一下三种场景：无条件约束的优化问题有等式约束的优化问题有不等式约束的优化问题而拉格朗日乘子法和KKT条件是现实生活中求解这类优化问题两种非常重要的求值方法
StevenJane·2020-08-04 01:21

拉格朗日乘子法与KKT条件解决优化问题

SVM支持向量机是目前非常好用的一种分类算法，但是其中的原理推导涉及了一些数学知识：例如其中在处理我们构建得到的数学模型时，最优化问题中就使用到了拉格朗日乘子法与KKT条件。
silence_winds·2020-08-04 01:27

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。
CaspianR·2020-08-04 00:56

拉格朗日乘子法与KKT条件

blog.csdn.net/qq_41709378/article/details/106599811————————————————————————————————————————————————————拉格朗日乘子法与
三个半_Z·2020-08-03 23:25

【数学】约束优化方法：拉格朗日乘子法 与 KKT条件

拉格朗日乘子法与KKT条件引言约束条件可分为等式约束和不等式约束。如果是等式约束，可以直接利用拉格朗日乘子法(LagrangeMultiplier)求解最优值。
西域狂猪·2020-08-03 23:05

拉格朗日乘子法和对偶问题详解

拉格朗日乘子法和对偶问题详解第十二次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。
Leon1895·2020-08-03 23:31

基础数学知识（一）——拉格朗日乘子法

这几天一直在看支持向量机，然后就是大量大量的数学公式，一直迷迷糊糊的，然后一直遇到拉格朗日，拉格朗日，原来数学基础也不好，没怎么学过，于是下定决心要把拉格朗日乘子法搞懂，花了几天，看了一些文章，算是对拉格朗日乘子法有了简单的了解
浮夸余生·2020-08-03 22:12

如何直观理解拉格朗日乘子法与KKT条件

我的机器学习教程「美团」算法工程师带你入门机器学习已经开始更新了，欢迎大家订阅~任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料。其他平台（知乎/B站）也是同名「图灵的猫」，不要迷路哦~以前学习SVM时曾草草了解到过KKT条件，当然，关于K
图灵的猫.·2020-08-03 22:46

KKT条件--约束问题最优化方法

KKT条件:KKT可以概括为以下三个条件：1）最优点x必须满足所有等式及不等式限制条件,也就是说最优点必须是一个可行解2）在最优点x,∇f必须是∇gi和∇hj的线性組合（α和β是拉格朗日乘子）3）该条件是对拉格朗日乘子不等式的一些限制
alanjia163·2020-08-03 22:40

图解机器学习-l2约束的最小二乘学习法-matlab源码

拉格朗日对偶问题：原始问题：在约束条件下求引入拉格朗日函数：称为拉格朗日乘子约束条件下的最大值：原问题的等价描述为：在约束条件下求设计对偶函数为了使问题变为等价无约束，然后用KKT求解原始问题最小值即对偶问题最大值取最大化使其与原始问题临界值对接因为有即
godli_one·2020-08-03 21:14
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他