从对偶问题到KKT条件

最新推荐文章于 2024-11-10 22:05:14 发布
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#优化 #数学 #KKT条件 #KKT condition #KKT

博客主要围绕从对偶问题过渡到KKT条件展开，涉及数学领域的优化相关内容，KKT条件在优化问题中有着重要作用，通过对偶问题来推导KKT条件是关键信息。
最优间隔分类器.原始/对偶优化问题.KKT.SVM对偶
Cheese的博客
08-17 1881
《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。
拉格朗日函数对偶问题、KKT条件
weixin_40857506的博客
04-24 4268
KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件，是非线性规划领域里最重要的理论成果之一，是确定某点为极值点的必要条件。对于凸规划，KKT点就是优化极值点(充分必要条件)
[转载]从对偶问题到KKT条件
zhangqi1000的专栏
03-19 307
转自http://xuehy.github.io/blog/2014/04/13/KKT/
SVM之对偶问题
u014711234的博客
08-13 457
前一篇SVM之问题形式化中将最大间隔分类器形式化为以下优化问题： (1){minw,b12∥w∥2s.t.yi(wTxi+b)≥1 容易发现这是一个凸优化问题，而凸优化问题问题一般而言是满足Slater条件的（具体证明我也不懂），所以可以等价地求解其对偶问题。转而求解其对偶问题，是因为它的对偶问题有很好的形式（向量内积形式），可以为SVM很方便的引人核函数。关于对偶问题的基本概念在
什么是对偶问题
热门推荐
nciaebupt
12-03 4万+
什么是对偶问题 任何一个求极大化的线性规划问题都有一个求极小化的线性规划问题与之对应，反之亦然，如果我们把其中一个叫原问题，则另一个就叫做它的对偶问题，并称这一对互相联系的两个问题为一对对偶问题。 生产计划问题（资源利用问题） 胜利家具厂生产桌子和椅子两种家具。桌子售价50元/个，椅子销售价格30/个，生产桌子和椅子要求需要木工和油漆工两种工种。生产一个桌子需要木工4小时，油漆工
对偶问题
weixin_30621959的博客
03-05 453
对偶问题相关 1.一些定义 \[max\{c^Tx|Ax\le b\}=min\{b^Ty|A^Ty\ge c\}\] 其中\(c\)表示每种产品可以得到的收益，\(x\)是每种产品的生产个数。\(A\)是每种产品需要的每种原材料的个数，\(b\)是每种原材料的个数限制。\(y\)是每种原材料的价格。 那么这个式子左侧就是一个生产商，有若干原材料，需要找到生产产品的最优方案，使得收益最大化。 右侧...
理解SVM：从对偶问题到KKT条件
总结来说，SVM算法通过转换成对偶问题，利用KKT条件寻找最优解，有效地解决了分类问题，尤其是在处理小样本和高维数据时表现出色。强对偶性保证了对偶问题解的准确性，而核技巧则扩展了SVM处理非线性问题的能力。...
凸优化学习（3）——对偶方法、KKT条件、ADMM
hyk的博客
09-15 1925
主要讲解什么是对偶方法，强弱对偶需要满足的条件，LP对偶，拉格朗日对偶和ADMM等方法
凸优化理论，凸二次规划问题，对偶问题及KKT条件
最新发布
Jeffrey_oWang的博客
11-10 1989
凸优化理论，凸二次规划问题，对偶问题及KKT条件
凸优化学习笔记：Lagrange函数、对偶函数、对偶问题、KKT条件
xuuyann
02-20 2万+
形而上学，不行退学，共勉！博客为个人手写笔记整理存档，不喜勿看。
简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）(转载)
weixin_30509393的博客
04-18 2074
引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是： 因为假设其连续可微，利用高中的知识，对求导数，然后令导...
关于对偶问题
caoyongsheng的博客
06-16 1053
链接：https://www.zhihu.com/question/43830699/answer/110807943 注意不管f,g如何，弱对偶定理永远是成立的（即v*<=z*），所谓的能否转化成对偶问题主要是指强对偶定理是否成立（即是否有v*=z*）。对线性规划，满足特定regularity条件（一般来说并不难）的半正定规划或凸优化问题也是成立的。 至于一些非凸问题或者整数规划问题，虽然我们不再有强对偶定理，但是通过弱对偶定理我们往往能得到对原问题的一个下界（lower bound），这对于我们
对偶问题是什么
weixin_39690786的博客
04-25 1947
将广义拉格朗日函数极小极大值问题转化为约束最优化问题KKT条件下，对偶问题与原始问题最优解那个问题。
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