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 $\begin{equation} \begin{array}{lcl} \min\limits_{x\in R^n} f(x)\\ \begin{aligned} \text{s.t.}\;\;& ...
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2020-05-21 21:11:39
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目录 SVM优化目标函数 SMO算法的基本思想 SMO算法目标函数的优化 SMO算法两个变量的选择及计算阈值b和差值E SMO算法流程总结 一、SVM优化目标函数 在SVM的前两篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于α向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的α向量，进而求出分离超平面我们没有讲... ...
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2020-02-24 00:34:08
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# 拉格朗日对偶性在约束最优化问题中，拉格朗日对偶性(Lagrange duality)可以将原始问题转换为对偶问题... ...
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2019-10-16 17:51:57
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原始问题： 假设$f(x),c_{i}(x),h_{j}(x)$是定义在$R^{n}$上的连续可微函数，考虑约束最优化问题： $\underset{x\in R^{n}}{min}f(x)$ $s.t. \ c_{i}\leq 0,i=1,2,3...k$ $h_{j}= 0,j=1,2,3...l ...
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2019-09-04 00:14:57
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拉格朗日对偶性 原始问题： $\underset{x}{min}f(x)$ $\begin{matrix}s.t. & c_{i}(x)\leq 0，i=1\sim k \\ &h_{j}(x)= 0，j=1\sim l \end{matrix}$ 广义拉格朗日函数 $L(x,\alpha ,\be ...
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2019-09-02 14:19:56
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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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第三章 经典算法 0 写在前面 本章介绍了 SVM，逻辑回归和决策树 三个经典算法。这三个算法在李航的《统计学习方法》中分别拿出了三章重点讲解。本节的提问需要有相应的基础，通过书中的提问发现自己基础太弱了，而基础知识最能考察一个人的学习能力。（记得考研时张宇说过，基础知识不等于简单知识，越是抽象的基 ...
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2019-07-18 00:21:27
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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， ...
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2019-05-25 11:23:34
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最大熵原理 承认已知事物（知识），对未知事物不做任何假设，没有任何偏见 最大熵存在且唯一（凸性） 概率平均分布等价于熵最大 最大熵模型的一般式 关于条件分布 P(Y|X)的熵为： 去掉负号，得到最大熵模型的等价式 MaxEnt 模型最后被形式化为带有约束条件的最优化问题，可以通过拉格朗日乘子法将其转 ...
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2018-12-10 11:27:31
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