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Lagrange multiplier method

Lagrange multiplier method

2026년 9월 04일1 min read

  • 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...

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