深入理解機器學習中拉格朗日乘子和KKT條件

1.引言 本篇博客主要總結了拉格朗日乘子和KTT條件在機器學習中求解最優值的原理，博主儘量舉點小例子幫助大家一起共同學習。 2.拉格朗日和KKT作用 我們在求解問題時，經常會遇到一些在約束條件下求解函數的。 在有等式約束條件下，我們選用拉格朗日乘子； 在有不等式約束條件下，選用KKT方法求解最優解。 因此我們可以將KKT條件看成是拉格朗日乘子的泛化。 3.求解最優問題的集中形式 通常我們需要求解的

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