Lagrange函数，对偶问题，KKT条件

时间 2020-12-30

标签 lagrange dual problem KKT 繁體版

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1. 原始问题约束最优化问题的原始问题：约束最优化问题转化为无约束最优化问题：广义拉格朗日函数（generalized Lagrange function）: 是是拉格朗日乘子特别要求：原始问题的描述等价为：这个地方如下理解：原始问题最优化：最优值： 2. 对偶问题对偶问题：对偶问题一定是凹的。对偶问题最优化（极大值）：原始问题最优化（极小值）：对偶问题的最优值：原始问

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2. 对偶性与KKT条件
3. 对偶性（duality）以及KKT条件
4. 拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题
5. 二、SVM----理论推导&对偶问题、KKT条件
6. 带约束优化问题拉格朗日对偶问题 KKT条件
7. 强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证实（对偶问题的几何证实）
8. 强对偶性、弱对偶性以及KKT条件的证明（对偶问题的几何证明）
9. 优化问题及其Lagrange对偶问题
10. 核函数和KKT条件的理解
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