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对偶问题

nju_spy
6 小时前
人工智能·机器学习·支持向量机·逻辑回归·对偶问题·正则化·auc-roc
NJU-SME 人工智能(三) -- 正则化 + 分类 + SVM目录1. 正则化2. 分类1. Logistic regression2. softmax 多分类3. 评估指标
放松吃羊肉
1 年前
人工智能·机器学习·支持向量机·对偶问题·约束优化·拉格朗日·kkt
【约束优化】一次搞定拉格朗日,对偶问题,弱对偶定理,Slater条件和KKT条件对一个约束优化问题: min ⁡ x f ( x ) s.t. g i ( x ) ≤ 0 , i = 1 , ⋯   , m h i ( x ) = 0 , i = 1 , ⋯   , p \min\limits_{\mathbf{x}} f(\mathbf{x})\\ \text{s.t. } g_i(\mathbf{x})\leq0,i=1,\cdots,m\\ h_i(\mathbf{x})=0,i=1,\cdots,p xminf(x)s.t. gi(x)≤0,i=1,⋯,mhi(x)=0,i=
我在开水团做运筹
2 年前
运筹优化·线性规划·对偶问题
线性规划对偶问题:理论推导和实际应用之前在很多地方,都看到过“对偶”这两个字眼,总觉得这个词很高大上。对偶理论的百度百科中甚至写到:“在线性规划早期发展中最重要的发现是对偶问题”。所以,既然已经到了线性规划这里,那对偶问题自然也值得深入学习一下。
我是有底线的