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，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KK...

 标签： svm算法支持向量机2015-08-1718:53 1214人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类：模式识别&机器学习（42） 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 原文链接：http://blog...

0前言上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 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...

https://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)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，可以...