拉格朗日乘数的定义是什么?
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,拉格朗日的定义就是,有多少个约束,每个约束乘以拉格朗日乘子再加上原目标,所以是累加。
其实,构造这个公式的意义本身,是要求构造出的无约束问题L(w, b, alpha)与原问题等价。
Hard-margin SVM:

拉格朗日:

在求解L(w, b, alpha)过程中,我们首先将b,w固定,然后在该固定的b,w下,调整alpha,对alpha求导,

得到在该b,w下最大的L_max,那么在所有的L_max中选择一个最小的,其对应的b,w则是该拉格朗日问题的最优的b,w。并且与原Hard-margin SVM求得的b,w相同。该过程也就是

而这两个问题为什么等价,也就是为什么上述两种方法求得的b,w相同呢?下面给一个简单的说明。
假设由拉格朗日问题求得的b, w不满足原SVM的条件,即

又因为alpha>=0,因此

的最大值为正无穷。
2. 假设求得的b, w满足原SVM的条件,即


则要想取得最大值,上式中,只需要alpha_n=0,得到的最大值为

即刚好与原问题等价。
其实,构造这个公式的意义本身,是要求构造出的无约束问题L(w, b, alpha)与原问题等价。
Hard-margin SVM:

拉格朗日:

在求解L(w, b, alpha)过程中,我们首先将b,w固定,然后在该固定的b,w下,调整alpha,对alpha求导,

得到在该b,w下最大的L_max,那么在所有的L_max中选择一个最小的,其对应的b,w则是该拉格朗日问题的最优的b,w。并且与原Hard-margin SVM求得的b,w相同。该过程也就是

而这两个问题为什么等价,也就是为什么上述两种方法求得的b,w相同呢?下面给一个简单的说明。
假设由拉格朗日问题求得的b, w不满足原SVM的条件,即

又因为alpha>=0,因此

的最大值为正无穷。
2. 假设求得的b, w满足原SVM的条件,即


则要想取得最大值,上式中,只需要alpha_n=0,得到的最大值为

即刚好与原问题等价。
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