Zzong's Notes

방문

Home

❯

머신러닝

❯

Optimization

❯

Lagrange multiplier method

Lagrange multiplier method

최초 작성 2026-06-14마지막 수정 2026-09-05읽는 데 1분

노트 편집 ↗
  • Method of finding a local maximum subject to constraints.
    • Maximize f(x,y) and subject to g(x,y)=c (constraint)
    • Assuming that f and g have continuous partial derivatives.
  • Lagrange function: L(x,y,λ)=f(x,y)+λ(g(x,y)−c)
  • Applications
    • MLE parameter of multinomial distribution
  • Examples
    • MLE for the categorical distribution
      • Refer: Probabilistic Machine Learning - An Introduction, 4.2.4

References

  • Khan Academy
  • constrained optimization problem

링크된 언급

6
Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data

Closed-Form Solution Lagrange multiplier method 를 활용하여 diag(B)=0 제한을 수식에 포함시킬 수 있다.

Gaussian Mixture Model

mixing coefficient π_k 는 constraint 이 존재하므로 Lagrange multiplier method 를 적용하였다.

multinomial distribution

Lagrange multiplier method 를 이용해서 풀어보자.

Negative Interactions for Improved Collaborative Filtering - Don't go Deeper, go Higher

위 식은 Lagrange multiplier method 에 의해 다음과 같은 solution 으로 표현됨

Principal Component Analysis

PCA 는 v& 039; 값을 최대화할수 있는 unit vector p₁ 를 찾는 것이 목적이므로, Lagrange multiplier method 를 활용하여 아래와 같이 식을 세울 수 있다.

Tutorial on Probablistic Latent Semantic Analysis

Tags Probabilistic latent Semantic Indexing, PLSI, multinomial distribution paper link arxiv.org/pdf/1212.3900.pdf notations size T: topic size, D: document size, Nd: position size of document d, V: term size probability...

함께 보면 좋은 글

constrained optimization problem

예시 Maximize f(x,y)=x^2y on the set x^2+y^2=1 (unit circle, constrained hole) f(x,y)=0.3 인 경우는 x^2+y^2=1 를 만족하는 x,y 를 찾을 수 있는데, f(x,y)=1 는 불가능

optimization problem

최적화 문제 (Optimization problems) 란 여러개의 선택가능한 후보 중에서 최적의 해 (Optimal value) 또는 최적의 해에 근접한 값을 찾는 문제를 일컫는다.

Jensen's inequality

For a random variable x, if f(x) is convec (refer. convex function), then E[f(x)]>=f(E[x]).

Newton-Raphson method

Newton’s method 라고 불리기도 하며, 실수 함수의 approximate 한 해를 빠르게 찾는 방법이다. Newton-Raphson method 는 f(x) 의 해를 찾기 위해 다음을 무한히 반복한다

quasi-Newton method

Newton-Raphson method 대신 사용하는 방식으로, 주어진 함수들에 대한 로컬 maxima 또는 minima 를 찾는 방법이다.

variational EM algorithm

간단한 모델에서는 p\left(z\mid x;\theta\right) 에 대한 analytical solution 이 존재하여 q(z)=p\left(z\mid x;\theta\right) 을 구하는 것이 tractable 했다. 대신, x 가 주어졌을 때, latent variables 의 집합이 나머지 latent variables 에 대하여 독립임을 가정하면...

bound optimization

tight lowerbound LL(\boldsymbol{\theta}) ,

global minimum

Global minimum 은 목적 함수 전체 영역에서 가장 작은 값을 가지는 지점이다.

Maximum Likelihood Estimation

모수적인 데이터 밀도 추정 방법으로써, 파라미터 \theta=\left(\theta_{1},\cdots,\theta_{m}\right) 으로 구성된 어떤 확률밀도함수 P(x\mid\theta) 에서 관측된 표본 데이터 집합을 x=\left(x_{1},x_{2},\cdots,x_{n}\right) 이라 할 때, 이 표본들에서 파라미터 \theta=\left(\theta_{1},\cdots,\theta_{m}\right) 를 추정하는 방법이다.

convex function

f(x) is convex, iff f^{\prime\prime}(x)\geqslant0,\forall\mathrm{x}\in R f(x) is strictly convex, iff f^{\prime\prime}(x)>0,\forall\mathrm{x}\in R f(x) is concave, iff -f(x) is convex.