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...

　　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...

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...