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如何搞定机器学习中的拉格朗日？看看这个乘子法与KKT条件大招

• 　　一 前置知识　　拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组约束下的极值方法，通过引入拉格朗日乘子，可将有m个变量和n个约束条件的最优化问题转化为具有m+n个变量的无约束优化问题。在介绍拉格朗日乘子法之前，先简要的介绍一些前置知识,然后就拉格朗日乘子法谈一下自己的理解。　　1.梯度　　梯度是一个与方向导数有关的概念，它是一个向量。在二元函数的情形，设函数f(x,y)在平面区域D内具有一阶连续偏导，则对于每一点P(x0,y0)∈D，都可以定义出一个向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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