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分布式

每天五分钟机器学习算法:拉格朗日乘数法和KKT条件

dfgdg dfgdg 发表于2024-04-30 浏览5762 评论0
KKT条件 当我们要求一个函数的极值,同时还有两种类型的约束条件,一种约束条件是等式约束,另外一种约束是不等式约束:   x是一个变量(n维,n个样本),我们想要找到使得f(x)最大的x,还要满足上面的约束。此时KKT条件就出来说话了,如果要想让x满足这个条件下的f(x)的最大值(极值点),那么需要满足KKT条件,条件如下:   我们来解释一下这个KKT条件,在极值点处f的梯度是一系列的不等式gi(x*)和等式hj(x*)的线性组合,其中不等式的约束ui≥0,而等式的λ