拉格朗日函数

拉格朗日对偶

对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题：与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数：必须满足的约束。
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-27 09:17

svm中拉格朗日对偶问题的推导

构造拉格朗日函数：我们所求的问题为：转为为对偶问题为：如果原问题与对偶问题解相同，则需要满足KKT条件：首先求解对求偏导，令偏导为0，得到：对求偏导,令偏导为0，得到将偏导为0的结果代入到中，得到：然后我们需要求解的问题为
qq_906638174·2022-10-27 09:44

拉格朗日函数、拉格朗日对偶问题、KKT条件个人理解

最近学习SVM的相关内容时，接触到了拉格朗日函数及其对偶问题，于是就学习了一些相关内容，在此整理总结一下。文章内容为个人理解，如有错误，欢迎指正！
10000hours·2022-10-27 09:44

拉格朗日对偶问题

一、直观理解拉格朗日乘数法只有一个约束条件能发现，只有当目标函数f(x,y)的梯度方向和约束条件的梯度方向相反时，通过调整λ\lambdaλ才可以使拉格朗日函数对x和y的偏导为0有多个约束条件真正起贡献的梯度其实只有其中两个约束条件的梯度
VelvetQuilt·2022-10-27 09:13

拉格朗日对偶问题的一些介绍

文章目录参考前言拉格朗日函数例1例2拉格朗日函数的对偶问题参考“拉格朗日对偶问题”如何直观理解？
Icy Hunter·2022-10-27 09:43

SVM-支持向量机原理详解与实践之二

（注意带约束）对优化问题建立拉格朗日函数推导出机器
w_ticker·2022-09-13 07:50

机器学习面试题——支持向量机SVM

，京东都会考这样的题文章目录机器学习面试题——支持向量机SVM@[TOC](文章目录)题目一、推导SVMSVM（SupportVectorMachine，支持向量机）定义：定义初始变量求目标函数：构造拉格朗日函数
冰露可乐·2022-06-27 23:04

机器学习入门理论与前置知识

目录1、拉格朗日函数1.等式约束最优化（eg.llp）1.1无求和1.2有求和2.不等式约束最优化（eg.svm）3.无约束（eg.ls）2、范数1.F范数2.l2范数3.l1范数4.l2，1范数3、偏导梗概本博客用于记录机器学习理论学习与优化问题推导所需的各种前置知识
@李忆如·2022-06-16 07:35

SVM支持向量机

最优化问题4.1、硬间隔SVM4.1.1、求解流程4.1.2、思路推导流程4.1.2.1、函数最优化问题（无约束条件）4.1.2.2、函数最优化问题（有约束条件）4.1.2.3、原始最优化问题4.1.2.4、拉格朗日函数
为谁攀登·2022-04-30 07:50

深入浅出最优化(8) 拉格朗日乘子法

延续前一节中对约束最优化问题的定义，则拉格朗日函数为。局部最优解的条件是对x求梯度及对所有求导均为0。下面来讨论不等式和等式同时约束条件下的拉格朗
HarmoniaLeo·2022-01-19 08:47

机器人动力学方程（二）：拉格朗日法

1、拉格朗日法拉格朗日法是一种基于能量的动力学方法，从拉格朗日函数L（系统动能和势能的差值）出发来建立机器人动力学方程：Lagrange方程应用于机器人动力学模型推导（详细过程可参考霍伟编写的《机器人动力学与控制
play_robot·2021-06-24 01:47

机器学习——拉格朗日对偶

步入正题原问题对于一个不等式优化问题：首先定义一个拉格朗日函数：其中βi>=0则根据原问题的约束条件h(x)=0，g(x)<=0可得：将L(x,α,β)看作是α与β的函数，将x看作常量，求拉格朗日函数的最大值可得
又迷鹿了·2021-06-12 03:14

机器学习经典算法

本质上是最小化支持向量到超平面的距离，可以用拉格朗日函数求解凸
言文彡·2021-05-12 04:42

细品SVM

目录SVM的简介1.SVM要解决的问题2.SVM与逻辑回归的区别3.SVM的推导SVM的优化1.准备工作-拉格朗日函数-对偶问题SVM的核函数SVM的简介1.SVM要解决的问题对于线性可分的问题，我们可以得到很多的决策面将不同类别的样本分开
CVsaber·2020-09-16 23:41

codeforces 185B - Mushroom Scientists ( 三分搜索）

题意：四个数sabc均为非负,求x,y,z使得x^a*y^b*z^c值最大其中s>=x+y+z这个题用拉格朗日函数可以证明一个结论在s=x+y+z时x=s/(a+b+c),y=s/(a+b+c),z=s
weixin_30822451·2020-09-16 00:51

拉格朗日对偶性详解（手推笔记）

拉格朗日函数的极小极大问题，我们记作P'。（后来会发现极小极大问题与原始问题是等价的）拉格朗日函数的极大极小问题，我们记作D。
见见大魔王·2020-09-15 18:06

对偶问题

拉格朗日函数就是干这个的。引进广
fkyyly·2020-09-14 18:15

plsa 公式推导

completedata）的似然函数：其中，表示文档i中的第j个单词的主题是否为k，如果为k则为1，否则为0相应地，对数似然函数如下然后Qfunction就是又有两个约束条件：下面利用拉格朗日乘法求参数拉格朗日函数
march_on·2020-09-13 12:07

弱对偶和强队偶的简单证明

目录前言弱对偶证明强队偶在几何上的证明前言由KKT条件可以通过拉格朗日乘子将一个含不等式和等式的约束条件的最小化问题转为一个拉格朗日函数。
龙王.*?·2020-09-12 21:31

对偶问题、KKT条件、LP中的对偶问题

一般对偶问题、KKT条件、线性规划对偶问题1.拉格朗日函数和对偶问题1.1拉格朗日函数1.2原问题1.3对偶问题2.强对偶性和KKT条件3.线性规划对偶问题这篇文章是对pluski和Kevin_Duan
正在上路的猎兔犬·2020-09-12 04:02

深入浅出最优化(8) 拉格朗日乘子法

延续前一节中对约束最优化问题的定义，则拉格朗日函数为L(x,μ)=f(x)−∑j∈Eμjhj(x)L(x,\mu)=f(x)-\displayst
HarmoniaLeo·2020-09-11 23:15

支持向量机-SVM

文章目录概念线性可分支持向量机线性分类问题目标函数的建立拉格朗日乘子法拉格朗日函数计算拉格朗日函数的对偶函数SVM举例线性支持向量机从另一个角度看SVM-Hingeloss核函数概念线性可分支持向量机线性分类问题目标函数的建立根据上述假设
weixin_40207586·2020-09-11 11:12

凸优化——对偶问题

凸优化——对偶问题拉格朗日函数与对偶函数对偶函数性质对偶函数例子函数的共轭对偶问题强对偶、弱对偶p*=d*的几种解释几何解释鞍点的解释多目标优化的解释经济学解释拉格朗日函数与对偶函数inf是极小化的意思
天黑黑黑·2020-08-26 15:34

测量平差第三周课后作业

单位权方差的估算公式六、协因数阵七、平差值函数的中误差八、条件平差VS间接平差一、拉格朗日法求函数极值设给定二元函数z=ƒ(x,y)和附加条件φ(x,y)=0，为寻找z=ƒ(x,y)在附加条件下的极值点，先做拉格朗日函数
TPY740·2020-08-25 17:46

SVM——（四）目标函数求解

本文主要分为如下部分：1.构造广义拉格朗日函数L(w,b,α)\mathcal{L}(w,b,\alpha)L(w,b,α)2.关于参数w,bw,bw,b,求L\mathcal{L}L的极小值W(α)W
空字符（公众号：月来客栈）·2020-08-22 01:04

机器学习笔记--常见算法(9)--support vector machine(SVM)（台大林轩田SVM）

margin计算1.3margin计算公式的简化1.4SVM一般求解方法1.5非线性SVM2.DualSupportVectorMachine2.1DualSVM引出2.2LagrangeFunction拉格朗日函数
VoidWalker96·2020-08-21 18:28

20200812-拉格朗日对偶函数为什么是凹的呢？

参考资料：为什么拉格朗日对偶函数一定是凹函数(逐点下确界)ConvexOptimization:Chapter-5考虑一个问题：拉格朗日函数为这里想提醒一下，拉格朗日函数的基本思想就是将约束通过加权和的形式添加到
小P同学L·2020-08-21 15:33

SVM

SVM首先将原始的凸二次规划问题，使用拉格朗日函数，再由拉格朗日函数当中存在的原始问题等于拉格朗日函数的的min（max（L））极小极大问题，再由于KKT条件，拉个朗日函数的极小极大问题的解等于极大极小问题的解
wzhixin·2020-08-21 05:25

[Python嗯~机器学习]---最大熵模型和多分类

带约束的极值问题，用拉格朗日函数来解决。最大熵模型给定约束条件的求极值问题，用拉格朗日函数函数求解。总结：最大熵模型和logistic回归：逻辑回归就是在给定情况之下，熵最大的一种分类。我们从最
暴走的鹏鹏哥哥·2020-08-19 02:51

等式约束的序列二次规划(SQP)

形如下式：根据一阶必要条件，我们知道在取得最优点的时候，拉格朗日函数取得0。假设我们在K步获得的x和lamda接近最优解，那么下
gophae·2020-08-19 02:03

最大熵与逻辑回归的等价性

假设分布求解最大熵，引入拉格朗日函数，求偏导数等于0，直接求出就是sigmoid函
linluyisb·2020-08-19 01:54

最大熵与逻辑回归的等价性

假设分布求解最大熵，引入拉格朗日函数，求偏导数等于0，直接求出就是sigmoid函
linluyisb·2020-08-19 00:15

凸集和凸优化

凸集相关概念二、凸函数1.定义2.性质3.凸函数举例4.海森矩阵4.1海森矩阵（Hession）和极值的关系5.泰勒展开式5.1定理5.2二元泰勒展开5.3多元泰勒展开三、凸优化1.凸优化问题的基本形式2.借助拉格朗日函数做优化一
AAA_jiu·2020-08-17 19:37

Lagrange插值的R语言实现

####构造拉格朗日函数#######定义变量x为缺失值y对应的x值，yk为已知的所有y值组成的向量，xk为yk向量对应的x值向量
杭川·2020-08-17 14:59

手推支持向量机06-约束优化问题-对偶关系的几何解释

有了上面简化函数，我们可以直接写他的拉格朗日函数表达形式：L(x,λ)=f(x)+λ，λ≥0，
敲代码的乔帮主·2020-08-14 15:06

机器学习-- >监督学习-- >SVM

将沿着以下几个主题来进行总结：文章目录线性可分支持向量机（硬间隔最大化hardmarginmaximization）定义分割超平面的思考函数距离几何距离最大间隔分离超平面凸优化相关结论SVM的拉格朗日函数为什么叫
村头陶员外·2020-08-08 13:17

机器学习-支持向量机(SVM)入门

本节文章主要是梳理一下支持向量机相关知识点,整合其他作者的内容,进行简化便于理解；目录0.了解SVM（概念,类别,特点）1.线性可分SVM和拉格朗日函数距离的计算公式推导拉格朗日函数求解距离2.非线性SVM
zerone丶飞·2020-08-08 11:37

SVM笔记（二） 拉格朗日对偶性

描述原始问题假设f(x),cI(x),hj(x)为定义在Rn上面的连续可微函数，原始问题如下：minx∈Rnf(x)s.t.ci(x)≤0,i=1,2...khj(x)=0,j=1,2...l引入广义拉格朗日函数
xmucas·2020-08-04 08:56

SVM中的Karush-Kuhn-Tucker条件和对偶问题

附：关于拉格朗日对偶问题中对偶性的理解首先说明本文讨论用的符号，拉格朗日函数：L(x,λ,ν)=f0(x)+∑λifi(x)+∑νihi(x)对偶问题的对偶性体现这个理解来
xiaopihaierletian·2020-08-04 08:55

对偶性（duality）以及KKT条件

考虑标准形式的优化问题：其拉格朗日函数为：其中和被称为拉格朗日乘子。
XiaomengYe·2020-08-04 08:51

带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件

http://ask.julyedu.com/question/276咨询：带约束优化问题拉格朗日对偶问题KKT条件关注|22...咨询下各位，在机器学习相关内容中，每次看到带约束优化问题，总是看到先用拉格朗日函数变成无约束问题
weixin_34234721·2020-08-04 05:34

ADMM在什么情况下使用，如何使用

ADMM是针对于等式约束和小于等于型不等式约束两种情况，ADMM的交替，是指原始变量、分裂变量以及对偶变量（即拉格朗日系数，Lagrangecoefficient）三种变量的交替更新，目标函数是基于增广拉格朗日函数的
文fei哦·2020-08-04 02:19

凸优化——对偶问题解题步骤

对偶问题解题步骤1.根据原始问题写出拉格朗日函数构造方式为，将原始问题优化的函数，减去所有比例因子乘以大于等于0的式子，得到原始问题的拉格朗日函数（减去而不是加上的原因是，对偶问题是不断最大化原始问题的下限
迷麟Milin·2020-08-03 23:52

凸优化学习-（二十九）有约束优化算法——增广拉格朗日法、交替方向乘子法（ADMM）

学习笔记一、增广拉格朗日法（AugmentedLagrangeMethod）1、定义一句话总结：在拉格朗日法的基础上，将拉格朗日函数替换为增广拉格朗日函数。
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:45

凸优化学习-（十八）对偶性Duality 拉格朗日函数与对偶函数

学习笔记一、拉格朗日函数与对偶函数对于一个普通优化问题：min⁡f0(x)s.t.fi(x)≤0i=1⋯mhi(x)=0i=1⋯p\begin{aligned}\min&&f_0(x)&\\\text{
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:12

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

KKT Condition

对于原优化问题:其拉格朗日函数如下:其中为拉格朗日算子定义对于给定的w,如果原问题的约束没有被满足(例如对于某个i:)或者,可以得知相反,如果对于给定的w,primal的约束被满足,那么,即:如下最小化
qq_21898647·2020-08-03 21:26

详解SVM系列（二）：拉格朗日对偶性

拉格朗日函数有什么用？在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。
qq_16608563·2020-08-03 21:43

增广拉格朗日函数法（ALM）

增广拉格朗日函数法（AugmentedLagrangianmethod）一、等式约束考虑问题：min⁡xf(x)s.t.ci(x)=0,i=1,⋯ ,m.
颹蕭蕭·2020-08-03 18:22

(三)拉格朗日乘子法——对偶问题

x)s.t.hi(x)=0,i=1,2,...,mgj(x)≤0,j=1,2,...,n(1)(1)minxf(x)s.t.hi(x)=0,i=1,2,...,mgj(x)≤0,j=1,2,...,n拉格朗日函数如下
HawardScut·2020-08-03 17:19
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