这是我在某PPT里面看到的
然而我看了一些文章和西瓜书后总结出KKT条件是
对于 x∈D, max L(x, lambda, mu) = f(x)的条件
然后这两个问题的解在值上相等的条件是西瓜书里说的f和g为凸函数，h为仿射函数(Page 406)不知道值相等是否是PPT中所指的等价?
请教我的理解和第一张PPT截图里的内容哪一个是对的。
KKT条件 是否是对偶问题等价的条件
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
分享- 邀请回答
-
2条回答 默认 最新
- 2021-04-20 17:09嘎嘎声现在的博客 SVM中拉格朗日乘子法、KKT条件、对偶问题详解创作目的1.SVM回顾2.拉格朗日乘子法3.KKT条件4.对偶问题强对偶性证明总结 创作目的 我是机器学习初学者，目前正在上机器学习课，老师的SVM部分讲解的非常细致，我收获颇...
- 2024-05-16 17:30格兰芬多_未名的博客 对偶理论总结 ：拉格朗日函数、对偶问题、弱对偶定理 、强对偶性 、互补松弛条件、KKT条件.
- 2022-05-11 19:2010000hours的博客 最近学习SVM的相关内容时，接触到了拉格朗日函数及其对偶问题，于是就学习了一些相关内容，在此整理总结一下。 文章目录1. 引言1.1 在约束条件下求函数的极值1.2 引入拉格朗日乘数法2. 拉格朗日乘数法2.1 拉格朗日...
- 2022-07-27 16:53云端FFF的博客 拉格朗日乘子法是解约束优化问题的常用方法，它和 KKT 条件、Slater 条件、拉格朗日对偶性等概念常常一起出现，本文梳理说明相关概念，并从几何与代数两个角度加以解释
- 2022-05-25 11:09bitcarmanlee的博客 实际情况中，不带约束的场景比较少见，大部分都为带约束的优化问题。看一个大家都用的图： 上图中，蓝色的圈圈表示二元函数f(xy)投影在平面上的等高线，而蓝色的箭头则表示函数梯度方向。如果是不带预约条件的优化...
- 2023-08-14 10:10电力程序小学童的博客 大家不要简单理解为两者是等价关系，该处理方式只是原问题向拉格朗日函数转化的过程，通过后续的对偶及kkt条件才能形成等价关系。 3 对偶推导 上面通过对拉格朗日函数的进一步处理明确了对偶问题的最优解是原问题...
- 2023-09-12 14:26Harmonic_Law的博客 常见的凸集 五、凸函数 六、凸优化问题 七、理解凸问题与强对偶关系 八、KKT条件 总结 一、标准优化问题\原始优化问题 若 f ( x ) , c i ( x ) , h j ( x ) f(x), c_i(x), h_j(x) f(x),ci(x),hj(x)是定义在 R n...
- 2019-04-16 17:35鹏鹏哥哥的小红帽的博客 KKT条件用来判断一个解是否属于一个非线性优化问题。 求最优解： 约束条件分为 1、等式约束 2、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，...
- 2023-02-24 22:06楼兰小石头的博客 我把KKT条件放到第二节来讲，我觉得更加符合我们的思维方式，在第一节中我们给出了SVM的基本型，那么接下来我们来试图求解这个优化问题，由此引出KKT条件，很多写法将KKT条件直接上来就构建拉格朗日辅助函数，然后就...
- 2022-10-13 14:37Asita_c的博客 拉格朗日对偶经常被用来求解最优化问题，而机器学习的背后都是优化问题。SVM训练时，求解的原问题是一个凸优化问题，...对于原问题为凸问题，KKT条件是。在原问题是凸问题的情况下，若。取最小值,求出极小值点带入。
- 2019-12-17 20:53袁大墩子的博客 之所以在线性回归之后写SVM，是因为LogisticRegression可以认为是通过单调可微函数----Sigmod函数将回归问题引申为分类问题；而SVM则可以看做使用线性回归模型以及到所确定...先定义原始问题的拉格朗日“对偶函数”...
- 2019-11-01 08:56然然然然_的博客 主要介绍了约束优化问题中的KKT条件；拉格朗日对偶问题，包括原始问题与对偶问题的关系、对偶上升法、对偶分解法等；内外点罚函数法，具体包括外点法和内点法。
- 2020-04-25 14:28正在上路的猎兔犬的博客 对偶问题、KKT条件、线性规划中的对偶问题拉格朗日函数和对偶问题强对偶性和KKT条件对偶理论在线性规划里的应用 这篇文章是对pluski文章和Kevin_Duan 文章的整合。第一篇文章主要介绍了如何从拉格朗日函数出发，构造...
- 2020-06-18 09:37空字符（公众号：月来客栈）的博客 由拉格朗日乘数法可知，对于如下等式条件的约束问题 minw f(w)s.t. hi(w)=0,i=1,⋯ ,l.(1) \begin{aligned} \min_{w} \;\;\;f(w)&\\ s.t. \;\;\;h_i(w)&=0,i=1, \
- 2020-02-03 09:35opencv_2012的博客 KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化，利用KKT条件，既可以求解等式约束为题也可以求解不等式约束问题，而拉格朗日乘子法，只能处理等式约束问题，直接上KKT条件； 主要参考陈宝林《最优化理论与算法》，理个脉络出来。...
- 2018-11-06 12:48十里清风的博客 等式约束极值、拉格朗日乘子法、不等式约束极值、KT条件
- 2018-07-25 23:07糖葫芦君的博客 拉格朗日乘子法和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件是求解约束优化问题的重要方法，再有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等式约束时使用KKT条件。前提是，只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才能保证求得的...
- 2018-10-31 10:24萤火虫之暮的博客 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： 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...
- 2021-01-13 11:28许蒋氏的博客 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)...
- 没有解决我的问题, 去提问
