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
2017年9月4日 - 电子产品世界
并记作gradf(x0,y0)或者??f(x0,y0),即gradf(x0,y0)=??f(x0,y0)=fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j=(fx(x0,y0),fy(x0,y0))。再来看看梯度和方向导数的关系:如果函数f(x,y)在P(x0,y0)点可微,el=(cosα,cosβ)是与方向L同向的单位向量,则??f/??L|(x0,y0)=...
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并记作gradf(x0,y0)或者??f(x0,y0),即gradf(x0,y0)=??f(x0,y0)=fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j=(fx(x0,y0),fy(x0,y0))。再来看看梯度和方向导数的关系:如果函数f(x,y)在P(x0,y0)点可微,el=(cosα,cosβ)是与方向L同向的单位向量,则??f/??L|(x0,y0)=...