Duality

对偶和KKT条件

前言：对偶（duality）是优化中的一个很重要的一点，以对偶问题的特性为根本的KKT条件，在很多优化问题的求解上行之有效。本文简要介绍对偶问题的基本概念和核心技术以及KKT求解的原理和方法。
TimingSpace·2016-03-23 19:08

paper 9：SVM番外篇：支持向量机系列六：Duality —— 关于 dual 问题推导的一些补充理论。

   在之前关于supportvector的推导中，我们提到了dual，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式： 
南君·2016-01-19 21:00

从对偶问题到KKT条件

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/ 从对偶问题到KKT条件 Apr 13, 2014 对偶问题（Duality）
·2015-11-13 02:31

Digital design之Boolean Algebra

1.　0 and 1 (duality: 0 -- 1, · -- +) 　　X + 0 = X,　　X · 1 = X 　　X + 1 =
·2015-11-11 15:34

拉格朗日对偶（Lagrange duality）

拉格朗日对偶（Lagrange duality） 存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题：         
·2015-11-11 12:27

支持向量机SVM（二）

【转载请注明出处】 http://www.cnblogs.com/jerrylead 6 拉格朗日对偶（Lagrange duality）      先抛开上面的二次规划问题
·2015-10-30 12:16

SVM分类器求解(1)——Lagrange duality

先抛开上面的二次规划问题，先来看看存在等式约束的极值问题求法，比如下面的最优化问题： 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 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。 然后我们探讨有不等式约束的极值问题求法，问题如下： 我们定义一般化的拉格朗日公式 这里的和都是拉格朗日算子
·2015-10-30 12:41

语言学教程（第四版）阅读笔记 No.01

1.3DesignFeaturesofLanguage1.3.1Arbitrariness1.3.2Duality1.3.3Creativity1.3.4Displacement1.1WhyStudyLanguage
Sigma_DeusSum·2015-08-28 13:30

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是： 因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy. 那么，问题来了（呵呵。。。），偏偏有约束条件，好烦啊，要是能想办法把约束条
zhou_yuefei·2015-04-22 21:00

简说拉格朗日对偶

转载自：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html?
YCH1035235541·2015-03-15 16:00

简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）

引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！  1.原始问题假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题：称为约束最优化问题的原始问题。现在如果不考虑约束条件，原始问题就是：因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导数为0，就可解出最优解，很easy.那么，问题来
90Zeng·2014-11-09 14:00

支持向量机(SVM)（二）-- 拉格朗日对偶（Lagrange duality）

简介：1、在之前我们把要寻找最优的分割超平面的问题转化为带有一系列不等式约束的优化问题。这个最优化问题被称作原问题。我们不会直接解它，而是把它转化为对偶问题进行解决。2、为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，为了使问题变得易于处理，我们的方法是把目标函数和约束全部融入一个新的函数，即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最优点。即拉格朗日函数，再通过这个函数来寻找最
u011067360·2014-05-07 16:00

【理论】支持向量机6：Duality —— 关于 dual 问题推导的一些补充理论

【原文：http://blog.pluskid.org/?p=702】在之前关于supportvector的推导中，我们提到了dual，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：mins.t.f0(x)fi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,
zhazhiqiang2010·2014-02-19 17:00

SVM- Lagrange duality（三）

SVM-Lagrangeduality（三）Reference:Pluskid系列博客,Liqizhou《Patternrecognitionandmachinelearning》CMBishop-2006《convexoptimization》SPBoyd,LVandenberghe–2004说明：本系列纯粹是pluskid博客的狗尾续貂之作，写下了只是想让自己踏踏实实学点东西，如果看完pl
soidnhp·2013-12-19 10:00

SVM支持向量机二（Lagrange Duality）

这里就要用到LagrangeDuality数学知识了，不急我们下面先抛开上面的结论，至讲解一些数学知识：1.Lagrange数学方法2.Duality（对偶性问题）转换过程（必须满足KK
lch614730·2013-12-02 11:00

支持向量机：Duality

本文是“支持向量机系列”的番外篇(1)，参见本系列的其他文章。在之前关于supportvector的推导中，我们提到了dual，这里再来补充一点相关的知识。这套理论不仅适用于SVM的优化问题，而是对于所有带约束的优化问题都适用的，是优化理论中的一个重要部分。简单来说，对于任意一个带约束的优化都可以写成这样的形式：mins.t.f0(x)fi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,…,p形
wuwuwuwuwuwuwuwu·2012-12-03 16:00
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