- 博客(3)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅转载 深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件
在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 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。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却
2017-07-20 16:40:36
176
转载 简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）
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
2017-07-20 09:52:04
293
转载 利用pandas进行数据分析之二：DataFrame与Series数据结构对比
Series:构建的方法，一组数组（列表或元组），利用Series(),自动生成索引。或Series(字典),值只有一列，无列索引，只有行索引 属性： .index、.values .name .index.name .values.name >> data={'state':['ohio','ohio','ohio','nev','nev'],'year':[2000,2
2017-07-07 11:05:20
881
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人