拉格朗日对偶性

最新推荐文章于 2020-04-12 17:12:36 发布
最新推荐文章于 2020-04-12 17:12:36 发布
阅读量156 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://my.oschina.net/hankcs/blog/515515

为什么80%的码农都做不了架构师？>>>   hot3.png

拉格朗日对偶性
在看《统计学习方法》支持向量机一章的时候，看到“应用拉格朗日对偶性（参阅附录C），通过求解对偶问题得到原始问题的最优解”一句，于是往下递归学习了一下附录C的拉格朗日对偶性。名曰学习，实则是摘抄，加入了少量个人理解与背景补充。毕竟定理和推论看懂就行，也不可能写出花来。甚至原著也没有给出部分推论的证明，只是知道有这回事，下次要用记得过来扫一眼就行。以下是摘抄的正文：在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality)将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。该方法应用...

继续阅读：码农场 » 拉格朗日对偶性

原文链接：http://www.hankcs.com/ml/lagrange-duality.html

转载于:https://my.oschina.net/hankcs/blog/515515

拉格朗日对偶性（Lagrangian Duality）详解
斯黄人民的博客
03-04 913
拉格朗日对偶性是最优化理论中的重要概念，广泛应用于数学优化、经济学、机器学习等领域。通过引入拉格朗日乘子，我们可以将原始约束优化问题转化为对偶问题，从而获得更多的优化信息。在弱对偶性下，对偶问题的最优解总是小于等于原始问题的最优解。强对偶性则确保在满足一定条件（如Slater条件）的情况下，对偶问题的最优解等于原始问题的最优解。KKT条件为解决具有强对偶性的优化问题提供了必要的最优性准则。拉格朗日对偶性广泛应用于线性规划、支持向量机、博弈论等领域，是优化理论中的核心工具，帮助简化复杂问题。
拉格朗日对偶性详解（手推笔记）
见见大魔王
04-01 8134
个人原创笔记，转载请附上本文链接。 拉格朗日对偶性其实也没有那么难理解，在我梳理过后你会发现也就是那一回事罢了。 围绕着拉格朗日对偶性探讨的整个流程下来，实际上牵扯到 三个问题： 原始问题，我们记作 P。 拉格朗日函数的极小极大问题，我们记作 P'。（后来会发现 极小极大问题 与 原始问题 是等价的） 拉格朗日函数的极大极小问题，我们记作 D。 以及需要注意的 p* 与 d* 之间的关...
拉格朗日对偶性(Lagrange duality)
空山新雨后
08-05 554
文章目录拉格朗日对偶性(Lagrange duality)1. 从原始问题到对偶问题2. 弱对偶与强对偶3. KKT条件Reference： 拉格朗日对偶性(Lagrange duality) 1. 从原始问题到对偶问题  对偶性是优化理论中一个重要的部分，带约束的优化问题是机器学习中经常遇到的问题，这类问题都可以用如下形式表达 min  &ThickSpace...
拉格朗日对偶性(Lagrance duality) 推导与简单理解
热门推荐
小鹅鹅的博客
01-24 1万+
引言 在支持向量机和最大熵模型中都会用到拉格朗日对偶性，主要为解决约束最优化问题，通过将原始问题转换为对偶问题求解。为方便理解，遂记录下简单的概念的结论，有理解不当的地方望多提意见~ 1. 原始问题 先从最简单的求函数最小值开始说起： minx∈Rnf(x)\min_{\boldsymbol{x} \in \mathbf{R}^n}f(\boldsymbol{x}) 求f(x)f
拉格朗日对偶性_help1
08-08
拉格朗日对偶性是优化理论中的一个重要概念，它主要应用于处理带约束的最优化问题。原始问题通常是一个在特定约束下的最小化问题，这些约束可能是等式约束或不等式约束。在这个背景下，拉格朗日对偶性提供了一种通过...
1080-极智开发-解读拉格朗日对偶性及示例代码
01-20
1080_极智开发_解读拉格朗日对偶性及示例代码
最大熵模型与学习算法（附加拉格朗日对偶性详解）
nstarLDS的博客
04-12 1098
这是在自然语言处理中常用到的模型，熵代表信息的混乱程度。最大熵模型就是要在满足约束条件的模型集合中选择熵最大的模型，为什么要选择熵最大的模型呢？因为在不清楚真实数据分布的情况下，我们只能假设数据的分布是平均的，而概率越平均分布的模型的预测结果，它的熵就越大。个人认为熵越大从某种程度上说也能避免过拟合。 ...
二维码工具(1).zip
最新发布
09-13
二维码工具(1).zip
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
09-12
基于ZXing修改的二维码扫描器.zip
在网页上生成二维码.zip
09-12
在网页上生成二维码.zip
四级流水线8位booth算法乘法器，有无符号都支持（verilog），含testbench（system verilog）
09-12
乘法器包含三个.v文件 乘法器可进行有符号与无符号的8位乘法计算，但是需要提前输入乘数是否为有符号的标识 【 顶层multiplier_8_special.v：对乘法器进行分割段数 booth2_pp_decoder.v:使用booth算法，将乘数进行转换 mult_pp_adder.v:执行部分积加法。（这里经过了部分优化，但是仍直接使用了‘+’符号，如果是asic设计，需要更加具体，也能进一步优化） tb_mult8_special.v:(tesetbench):仿真激励文件：20*4组随机数测试数据，会返回验证时出错的数据的部分原因。（system verilog） 】 经过初步仿真验证，无问题 经过vivado某个ultrascale型号的fpga实现过后能达到500mhz以上频率，资源使用量为120lut左右 此模块为tpu设计中的一个底层模块，（作为多复用单元，可以处理浮点数据的一个部分）后续会逐步上传tpu的其他部分以及功能原理介绍 注：sys_enable:模块启动信号，sys_enable=0时会暂停并暂存数据。 valid：valid=1输入乘数有效，valid=0无效则会不计算这个数据。
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-base
09-12
无限特征选择_一种基于图的特征过滤方法_Infinite Feature Selection_ a Graph-based Feature Filtering Approach.zip
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control
09-12
达芬奇手术机器人阻抗控制的MATLAB仿真_MATLAB simulation of Impedance control on da Vinci Surgical Robot.zip
自己写的二维码App.zip
09-13
自己写的二维码App.zip
基于离散菲涅耳变换和其他特性的正交啁啾频分复用的MATLAB实现_MATLAB implementation of Or
09-12
基于离散菲涅耳变换和其他特性的正交啁啾频分复用的MATLAB实现_MATLAB implementation of Orthogonal Chirp Division Multiplexing w Discrete Fresnel Transform and Other Properties.zip
二维码生成(13).zip
09-12
二维码生成(13).zip
Android开发人员不得不收集的工具类集合 _ 支付宝支付 _ 微信支付（统一下单） _ 微信分享 _ 一键集成UCr
09-12
Android开发人员不得不收集的工具类集合 _ 支付宝支付 _ 微信支付（统一下单） _ 微信分享 _ 一键集成UCrop选择圆形头像 _ 一键集成二维码和条形码的扫描与生成 _ 常用Dialog _ WebView的封装可播放视频 _ 仿斗鱼滑动验证码 _ Toast封装 _ 震动 _ GPS _ Location定位 _ 压缩与加密 _ 图片缩放 _ Exif 图片添加地理位置信息（经纬度） _ 编译运行一下说不定会找到惊喜.zip
如何在支持向量机（SVM）中应用拉格朗日对偶性，并分析其对优化问题解决的重要性？
10-31
拉格朗日对偶性在SVM中扮演着至关重要的角色，它不仅简化了问题的复杂度，还允许我们从另一个角度来解决优化问题。在《深度解析：吴恩达机器学习课程——支持向量机（SVM）》一书中，吴恩达教授详细讲解了从原始优化...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值