拉格朗日乘数法

拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法是一个理论结果，用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题：   构造拉格朗日乘子函数：       在最优点处对x和乘子变量的导数都必须为0：     解这个方程即可得到最优解。对拉格朗日乘数法更详细的讲解可以阅读任何一本高等数学教材。   机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有： 主成分分析 线性判别分析 流形学习中的拉普拉斯特征映射 隐马尔科夫模型  

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