SVM(1) 之 拉格朗日乘子法和KKT条件
2019-09-02 14:35
而KKT条件是满足强对偶条件的优化问题的必要条件，可以这样理解：我们要求min f(x), L(a, b, x) = f(x) + a*g(x) + b*h(x)，a>
2017-12-08 14:50
拉格朗日乘子法和KKT条件
2019-07-03 11:02
一 前置知识 拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束下的极值方法，通过引入拉格朗日乘子，可将有m个变量和n个约束条件的最优化问题转化为具有m+n个变量的无约束优化问题。在介绍拉格朗日乘子法之前
2017-12-06 11:25
针对传统入侵检测系统（IDS）处理数据负载过重，不支持多主机数据联合分析，以及大规则库维护的问题，提出一种云架构的基于卡罗需一库恩一塔克（ KKT）条件和超球结构的增量支持向量机（KS-ISVM
2018-01-02 14:55
（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT
2017-12-13 20:25
本文针对大规模高维气体分析样本难以计算的问题,提出一种提升的支持向量机学习方法。该方法将支持向量机等效为一定的KKT条件的同时,能通过检测样本在训练空间的转移始终保持,文
2011-07-08 11:38
近年来，计算机视觉、机器人技术、机器学习和数据科学已经成为推动技术重大进步的一些关键领域。任何人在阅读上述领域的论文或书籍时，都会被一个奇怪的行话所迷惑，这个行话涉及到一些奇异的术语，如核主成分分析、岭回归、套索回归、支持向量机（SVM）、拉格朗日乘数、KKT条件
2021-01-31 08:00
尺度问题的双层规划模型，上层模型负责求解长时间尺度的储能电站配置问题，下层模型负责：Karush-Kuhn-Tucher（KKT）条件将下层模型转换为上层模型的约束条件，采用Big-M法对非线性理性和有效性，并证明所
2023-04-14 10:56
的影响，并以网架恢复效率最大为目标函数。下层模型按照节点的优先恢复顺序对电力应急资源进行调度，以应急调度成本最小为目标函数。通过应急资源分配变量耦合上下层，引入KKT条件实现双层到单层模型的转换。综合遗传算法和变邻域搜
2017-12-14 15:56
