在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（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条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只有当是凸函数的情况下，才能保证是充分必要条件。KKT条件是拉格朗日乘子法的泛化。之前学习的时候，只知道直接应用两个方法，但是却
斯坦福大学机器学习第七课"正则化“学习笔记，本次课程主要包括4部分：1) The Problem of Overfitting(过拟合问题)2) Cost Function(成本函数)3) Regularized Linear Regression(线性回归的正则化)4) Regularized Logistic Regression(逻辑
概述：此文章将要描述一种基于MATLAB平台，运用PCA主成分分析方法对图片数据进行降维，运用SVM支持向量机分类器对降维后的图片数据进行分类处理，从而达到人脸识别的目的。首先要感谢以下几篇文章的作者(后面引用会标识文章标号)1.Matlab PCA+SVM人脸识别(一)（A），matlab代码大部分都来自于A篇文章。并且其GUI界面值得借鉴，具体可参考Matlab PCA+SVM人脸识别（二）—
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