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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