如何搞定機器學習中的拉格朗日？看看這個乘子法與KKT條件大招

• 　　一 前置知識　　拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優(yōu)化問題轉化為具有m+n個變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解?！　?.梯度　　梯度是一個與方向?qū)?shù)有關的概念，它是一個向量。在二元函數(shù)的情形，設函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
• 關鍵字： 機器學習  拉格朗日