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拉格朗日对偶 对偶是最优化方法里的一种方法，它将一个最优化问题转换成另外一个问题，二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。对于如下带等式约束和不等式约束的优化问题： 与拉格朗日乘数法类似，构造广义拉格朗日函数： 必须满足 的约束。 原问题为： 即先固定住x，调整拉格朗日乘子变量，让函数L取极大值 阅读全文
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拉格朗日乘数法 拉格朗日乘数法是一个理论结果，用于求解带有等式约束的函数极值。对于如下问题： 构造拉格朗日乘子函数： 在最优点处对x和乘子变量的导数都必须为0： 解这个方程即可得到最优解。对拉格朗日乘数法更详细的讲解可以阅读任何一本高等数学教材。 机器学习中用到拉格朗日乘数法的地方有： 主成分分析 阅读全文
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凸优化 数值优化算法面临两个方面的问题：局部极值，鞍点。前者是梯度为0的点，也是极值点，但不是全局极小值；后者连局部极值都不是，在鞍点处Hessian矩阵不定，即既非正定，也非负定。 凸优化通过对目标函数，优化变量的可行域进行限定，可以保证不会遇到上面两个问题。 凸优化是一类特殊的优化问题，它要求： 阅读全文
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读懂SAP Leonardo物联网平台 https://blog.csdn.net/weixin_42137700/article/details/81903290 本文比较系统、全面地介绍了SAP Leonardo IoT平台，全文总共分为6部分： 1.连接与赋能 – SAP Leonardo I 阅读全文