把求x的最小值问题转换为求乘子向量的最大值问题，如下图，函数f是优化目标函数，但其有可能是非凸函数，通过写成拉格朗日形式L(x,r,v)，对于每一个r和v，遍历所有的x，寻找其最小值，得到g(r,v)，这便是其对偶函数，对偶函数永远是拉格朗日函数的下界，所以找到对偶函数的最大值，也即找到原有最优化问题的近似最优解！
Lagrange对偶
把求x的最小值问题转换为求乘子向量的最大值问题，如下图，函数f是优化目标函数，但其有可能是非凸函数，通过写成拉格朗日形式L(x,r,v)，对于每一个r和v，遍历所有的x，寻找其最小值，得到g(r,v)，这便是其对偶函数，对偶函数永远是拉格朗日函数的下界，所以找到对偶函数的最大值，也即找到原有最优化问题的近似最优解！
Lagrange对偶
把求x的最小值问题转换为求乘子向量的最大值问题，如下图，函数f是优化目标函数，但其有可能是非凸函数，通过写成拉格朗...
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 简易解说拉格朗日对偶（Lagrange duality）
〇、说明 凸优化主要学习《凸优化》(Stephen Boyd等著，王书宁等译)[1]这本书。学习过程中，对其内容的...
scipy.interpolate.lagrange scipy.interpolate.lagrange(x, ...
Welcome To My Blog在约束最优化问题(Constrained Optimization)中,常常利...
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分别用1~~4次Lagrange，Newton插值计算函数在0.9处的函数值 分别用1~~4次Lagrange，N...
Roadmap Motivation of Dual SVM Lagrange Dual SVM Solving ...
本章涉及知识点1、插值问题的定义2、插值基函数3、Lagrange插值多项式4、Lagrange线性插值5、Lag...
原文地址An Introduction to Lagrange Multipliers 1. 为什么拉格朗日乘子很...
本文标题：Lagrange对偶
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