目录 简介 解法 模板题及代码 简介 最小点权覆盖集问题指的是：在图中选取一些点，满足图中每条边连接的两个点中，至少一个被选择，求所选取的点最小权值和。 最大点权独立集问题是最小点权覆盖集问题的对偶问题，指的是：在图中选取一些点，满足：图中每条边连接的两个点中，至多一个被选择，求所选取的点最大权值和 ...
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2021-05-24 02:54:24
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文章结构如下： 1： 原始问题 2： 对偶问题 3： 原始问题和对偶问题的关系 4： 参考文献 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性(Lagrange duality)将原始问题转为对偶问题，通过解决对偶问题而得到原始问题的解。 对偶问题有非常良好的性质，以下列举几个： 对偶问题的对偶是原问题 ...
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2020-05-30 21:44:03
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在约束最优化问题中，常用拉格朗日对偶性将原始问题转换为对偶问题求解。 广义拉格朗日函数 称最优化问题 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text{s.t.}\;\;& ...
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2020-05-21 21:11:39
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原始对偶方法 原始对偶方法利用的就是上一节课中讲到的互补松弛定理。我们首先找到对偶问题的一个可行解 y，并尝试找到一个原问题的可行解 x，使得 x 和 y 满足互补松弛定理。如果我们找到了这样的 x，那么 x 和 y 就分别是原问题和对偶问题的最优解；否则我们就需要调整 y，让它变得更好，继续尝试， ...
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2019-12-20 16:36:50
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之前讲过SVM，是通过最大化间隔导出的一套方法，现在从另外一个角度来定义SVM，来介绍整个线性SVM的家族。 大纲： 线性支持向量机简介L2正则化L1-loss SVC原问题L2正则化L2-loss SVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-loss SVC原问题多类线性支持向量机实验环节 ...
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2019-12-03 21:56:45
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 拉格朗日对偶性在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性(Lagrange duality)可以将原始问题转换为对偶问题... ...
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2019-10-16 17:51:57
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在SVM中，我们的超平面参数最终只与间隔边界上的向量（样本）有关，故称为支持向量机。 求解最优超平面，即求最大化间隔，或最小化间隔的倒数：||w||2/2，约束条件为yi(wTxi+b)>=1 因为此函数为凸函数（拉格朗日乘子法的前提条件），可用拉格朗日乘子法转化为对偶问题，当满足KKT条件时，对偶 ...
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2019-10-02 13:12:30
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1.Lagrange函数 2.Lagrange对偶函数与对偶问题 3.Slater定理 一. Lagrange函数: 回忆上节的记号，对于任意一个优化问题（不一定是凸优化问题）： \begin{equation}\begin{split}\text{min}\quad \& f_{0}(x) \ne ...
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2019-09-29 19:52:11
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广义拉格朗日函数 给定不等式约束问题 $$ \min_{z \in \mathbb{R}^{n}} f(x) $$ $$ \begin{array}{l} {\text { s.t. } \ c_{i}(x) \le 0, \quad i=1,2, \cdots, k} \\ {\quad \ \ ...
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2019-09-15 01:48:37
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拉格朗日对偶性 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。例如，最大熵模型与支持向量机。 原始问题 假设f(x)，ci(x)，hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数。考虑约束最优化问题，即原 ...
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2019-08-21 11:47:08
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