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...

作者：桂。时间：2017-04-07 07:11:54链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6679325.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 前言本文为非负矩阵分解系列第三篇，在第二篇中介绍了不同准则下乘法算法的推导及代码实现，这里不...

作者：桂。时间：2017-03-2720:26:17链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6628785.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 【读书笔记06】前言看到西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第四章：最速下降算法。最速下降法、拟牛顿法...

 承接上一篇：拉格朗日乘子法和KKT条件优化理论中，目标函数f(x)有多种形式：目标函数和约束条件都是x的线性函数，称最优化问题为线性规划；目标函数为二次函数，约束条件为线性函数，称最优化问题为二次规划；目标函数或约束条件为非线性函数，称最优化问题为非线性规划。每个线性规划问题都有对应的对偶问题，对偶问题性质...

在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrangeduality）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。这是因为：1）对偶问题的对偶是原问题；2）无论原始问题与约束条件是否是凸的，对偶问题都是凹问题，加个负号就变成凸问题了，凸问题容易优化。3）对偶问题可以给出原始问题一个下界；4）当满足...

（*以下定义选自维基百科）[cpp] viewplaincopy #include<iostream>  #include<string>  #include<vector>  using na...

　　基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数f(x1,x2,...)在g(x1,x2,...)=C的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数λ（即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的解。拉格朗日乘...

一梯度  函数z=f(x,y)梯度表示为 ，其梯度方向始终指向函数较大值处。函数z=f(x,y)几何图形需要三维空间表示，为了更方便观察函数，可以使用二维平面上等高线表示函数。例如：函数 等高线可表示为XY平面上的同心圆。同理，函数f(x,y,z)梯度表示为 ，可以使用...

                   参考：[1]X.Y.LePPTslides.[2]Wikipedia.[3] ht...

在数值分析中，拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律，而不少函数都只能通过实验和观测来了解。如对实践中的某个物理量进行观测，在若干个不同的地方得到相应的观测值，拉格朗日插值法可以找到一个多项式，其恰好在各个观测的点取到观...

看了嫦娥四号通信的中继卫星，不明白是怎么运行的，下面的演示解除了我的疑问。https://lt.cjdby.net/thread-2479933-1-2.html...

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...

0前言本文承接上一篇博文拉格朗日乘子法和KKT条件http://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html，讲讲拉格朗日对偶性的问题。在约束优化问题中，常常用拉格朗日对偶性来将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题的解来得到原始问题的解。 1为什么要利用对偶？首先要明...

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...