在优化理论中,KKT条件是非线性规划(nonlinear programming)最佳解的必要条件.KKT条件将lagrange乘数法(Lagrange multipliers)中的等式约束优化问题推广至不等式约束.本文从Lagrange乘数法推导KKT条件. 给定一个目标函数f:Rn→Rf:Rn→R,我们希望找到x∈Rnx∈Rn ,在满足约束条件g(x)=0g(x)=0的前提下,使得f(x)f(x)有最小值.这个约束优化问题如下: minimize f(x)f(x) subject to g(

拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法,在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件.前提是:只有当目标函数为凸函数时,使用这两种方法才保证求得的是最优解. 对于无约束最优化问题,有很多经典的求解方法,参见无约束最优化方法. 拉格朗日乘子法 先来看拉格朗日乘子法是什么,再讲为什么. $\min\;f(x)\\s.t.\;h_{i}(x)=0\;\;\;\;i=1,2...,n$ 这

拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束下的极值方法,通过引入拉格朗日乘子,可将有m个变量和n个约束条件的最优化问题转化为具有m+n个变量的无约束优化问题.在介绍拉格朗日乘子法之前,先简要的介绍一些前置知识,然后就拉格朗日乘子法谈一下自己的理解. 一 前置知识 1.梯度  梯度是一个与方向导数有关的概念,它是一个向量.在二元函数的情形,设函数f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导,则对于每一点P(x0,y0)∈D,都可以定义出一个向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j ,称该向量

朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法,在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件.前提是:只有当目标函数为凸函数时,使用这两种方法才保证求得的是最优解. 1. 拉格朗日乘子法: 这个问题转换为 其中,称为拉格朗日乘子. wikipedia上对拉格朗日乘子法的合理性解释: 现有一个二维的优化问题: 我们可以画图来辅助思考. 绿线标出的是约束的点的轨迹.蓝线是的等高线.箭头表示斜率,和

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,对偶问题=原始问题. 关于约束: 1. 目标函数极值点在约束范围内:此时不等式约束失效,问题即退化为无约束优化问题. 这个很好理解,函数只有一个极值点,如果在约束范围内,直接对函数求极值点即可. 2. 目

SVM有很多实现,现在只关注其中最流行的一种实现,即序列最小优化(Sequential Minimal Optimization,SMO)算法,然后介绍如何使用一种核函数(kernel)的方式将SVM扩展到更多的数据集上. 1.基于最大间隔分隔数据 几个概念: 1.线性可分(linearly separable):对于图6-1中的圆形点和方形点,如果很容易就可以在图中画出一条直线将两组数据点分开,就称这组数据为线性可分数据 2.分隔超平面(separating hyperplane):将数据集分

在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化问题的方法,不

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 标签: svm算法支持向量机 2015-08-17 18:53 1214人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 模式识别&机器学习(42)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   原文链接 :http://blog.csdn.net/on2way/article/details/47729419 写在之前 支持向量机(SVM),一个神秘而众知的名字,在其出来就受到了莫大的追捧,号称最优秀的分类算法之一,以其简单的理论构造

[整理]   在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为:

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,但是却不知道为什么拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier) 和KKT条件能够起作用,为什么

引言 本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题,约束条件分为等式约束与不等式约束,对于等式约束的优化问题,可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值:对于含有不等式约束的优化问题,可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解.拉格朗日求得的并不一定是最优解,只有在凸优化的情况下,才能保证得到的是最优解,所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解,其实就是局部极小值,接下来从无约束优化开始一一讲解. 无约束优化 首先考虑一个不带任何约束的优化问题,对于变量 $ x \in \mathbb{R}

转自:七月算法社区http://ask.julyedu.com/question/276 咨询:带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件 关注 | 22 ... 咨询下各位,在机器学习相关内容中,每次看到带约束优化问题,总是看到先用拉格朗日函数变成无约束问题,然后转成求拉格朗日对偶问题,然后有凸函数假设,满足KKT条件时原问题最优解和对偶问题最优解等价. 每次看到这个,总不是很理解为什么要这么做?为什么首先转为无约束问题(这个相对好理解一点,因为容易处理)为什么拉格朗日函数无约束问题要转变

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/ 从对偶问题到KKT条件 Apr 13, 2014 对偶问题(Duality) ====== 对偶性是优化问题中一个非常重要的性质,它能够神奇地将许多非凸的优化问题转化成凸的问题,关于这一理论,恐怕又是一个博大精深的横向领域,这里我们一切从简,就从线性规划(LP)问题的对偶问题讲起. 说到对偶,我总是会不自禁地想起射影几何的东西,不过这里的对偶和射影几何无关,我们先来看一个非常

注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的:若对原作者有损请告知,我会及时处理.转载请标明来源. 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α:第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解:第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的推理及常用的核函数有哪些:第四部分是支持向量机的应用,按照机器学习实战的代码详细解读. 机器学习之支持向量机(一):支持向量机的公式推导 机器学习之支持向量机(二):SMO算法 机器学习之支持向量机(

    这篇博文中直观上讲解了拉格朗日乘子法和 KKT 条件,对偶问题等内容.     首先从无约束的优化问题讲起,一般就是要使一个表达式取到最小值: \[min \quad f(x)\]     如果问题是 \(max \quad f(x)\) 也可以通过取反转化为求最小值 \(min \quad-f(x)\),这个是一个习惯.对于这类问题在高中就学过怎么做.只要对它的每一个变量求导,然后让偏导为零,解方程组就行了. 极值点示意图     所以在极值点处一定满足 \(\frac {df(x)}

拉格朗日乘子法:对于等式约束的优化问题,求取最优值. KKT条件:对于含有不等式约束的优化问题,求取最优值. 最优化问题分类: (1)无约束优化问题: 常常使用Fermat定理,即求取的导数,然后令其为零,可求得候选最优值. (2)有等式约束的优化问题:, 使用拉格朗日乘子法,把等式约束用一个系数与写为一个式子,称为拉格朗日函数.再通过对各个参数求取导数,联立等式进行求取最优值. (3)有不等式约束的优化问题.,,. 把所有的不等式约束.等式约束和目标函数全部写为一个式子:. KKT条件的最优值

kkt条件背下来容易.理解上还有问题 主要是lambda≥0和lambda*f(x)=0这两个条件懵逼. 下面说明一下为什么 参考:https://blog.csdn.net/newthinker_wei/article/details/52857397 约束条件fi(x)≤0 kkt条件是有最优解的必要条件,但不是充分条件.如果问题是凸优化问题,并且满足kkt条件,那么解是最优解,kkt是充要条件.此时满足强对偶性质

上一篇说到SVM需要求出一个最小的||w|| 以得到最大的几何间隔. 求一个最小的||w|| 我们通常使用 来代替||w||,我们去求解 ||w||2 的最小值.然后在这里我们还忽略了一个条件,那就是约束条件,在上一篇的公式(8)中的不等式就是n维空间中数据点的约束条件.只有在满足这个条件下,求解||w||2的最小值才是有意义的.思考一下,若没有约束条件,那么||w||2的最小值就是0,反应在图中就是H1和H2的距离无限大那么所有点都会在二者之间,都属于同一类,而无法分开了. 求最小值的目标函数

问题引入 max f(x, y) s.t. g(x,y) <= 0 几何解释 a.  g(x ,y) <= 0为上图中z = 0平面中的圆,圆的边表示g(x, y) = 0,圆的内部表示g(x, y) < 0. b.  z = f(x, y)为上图中的曲面. 上述极值问题就是要求当点(x, y)落在圆内时(包括圆的边),f(x, y)的最大值. 1.    如果极值点在圆内,则显然有 f'(x, y) = 0 g(x, y) < 0 2.    如果极值点在圆边上,有拉格朗日乘子法