拉格朗日乘子法

拉格朗日乘子法是一种求约束条件下极值的方法，描述为 \[ 在约束条件g(x,y)=c下 \\ 求函数f(x,y)的极值 \\ \] 其主要思想是将约束条件和原函数合成一个函数，转换为无约束条件，进而求偏导得到极值。
由图可以看出，f函数值相等的点可以构成类似等高线的蓝色环，约束条件是绿色的路径。问题可以转换为，我们沿着绿色路径走，走到哪一点时这个点所在的蓝色环最靠中心或者最靠外沿(极大极小值)。
显然，在绿色路径与蓝色环相切的点取得极值，此时它们的梯度(箭头)平行，描述为 \[ \nabla f (x, y) = \nabla (\lambda \left(g \left(x, y \right) - c \right)) \] $\lambda$是拉格朗日乘数，在这个式子中代表两个平行梯度的大小倍数，正负代表两个梯度方向相反。拉格朗日乘数不为0。拉格朗日方程即$ F(x,y)=$
求解上面的式子，就得到一组$(x,y,\lambda)$，即极值点和达到极值时的拉格朗日乘数。此时拉格朗日方程$F(x,y)=f(x,y)$，因为取得极值时约束条件部分一定为0(我们是沿着约束条件走找相切点，相切点在约束路径上)。
拉格朗日系数的含义是最大增长值，$-\frac{\partial \Lambda}{\partial {c_k}} = \lambda_k$

卡罗需-库恩-塔克条件

如果约束条件不仅仅是等式，还包括不等约束条件，这就需将拉格朗日乘子法推广到KKT条件
包含不等约束的极值问题描述为 \[ 在约束条件: \\ h_j(X)=0 j=1,2,...,p \\ g_k(X)\leq 0 k=1,2,...q \\ 求函数f(X)的极值 \\ \]
拉格朗日函数为 \[ L(X,\lambda ,\mu)=f(X)+\sum _{j=1}^p \lambda _j h_j(X) + \sum _{k=1}^q \mu g_k(X) \]
KKT条件为: \[ \frac{dL}{dX}=0 \\ \lambda _j \neq 0 \\ \mu _k \geq 0 \\ \mu _k g_k(X)=0 \\ h_j(X)=0 \\ g_k(X) \leq 0\\ \]

PCA

PCA即Principal Component Analysis，主成分分析，将数据原本的维度进行优化，形成一组新的维度，它们是原有维度的线性组合且互不相关，按重要性大小排序，一个维度可以理解为数据矩阵中一列，一行代表一个样本
记$x_1,...,x_p$为原始p个维度，新维度是$\xi _1,....,\xi _p$
新维度是原始维度的线性组合，表示为 \[ \xi _i = \sum _{j=1}^{p} \alpha _{ij} x_j = \alpha _i^T x \]
为了各个新维度统一尺度，另每个新维度的线性组合系数的向量长度都为1，即 \[ \alpha _i^T \alpha _i=1 \]
令A为特征变换矩阵，由各个新维度的线性组合系数向量构成，则需要求解一个最优的正交变换A，使得新维度的方差达到极值。其中正交变换即保证各个新维度不相关，方差越大则样本在新维度上具有区分度，方便我们进行数据的分类
此时问题就转化为具有约束条件的极值问题，约束条件为$\alpha _i^T \alpha _i=1$，求$var(\xi _i)$的极值，可以用拉格朗日乘子法求解
当i=1时，我们求出来第一个也是重要性最大(方差最大)的新维度，再令i=2,并加入约束条件$E[\xi _2 \xi _1\-E[\xi _1][\xi _2]]=0$即两个新维度不相关，求出第二个新维度
依次求出p个新维度
PCA能够优化原始数据，找出具有区分度的维度，更重要的是如果原始数据的维度存在相关性，PCA能消除这些相关性，即便原始数据相关性很低，如果我们只取前k(k<q)个新维度，就可以在损失较小精确度的情况下进行降维，大大缩短数据的训练时间
如果我们取了前k个新维度，再对他们进行PCA的逆运算，就可以实现数据的降噪，因为重要性很低的新维度一般反应了数据中的随机噪声，抛弃它们并恢复原始数据时就实现了噪音的去除
PCA是非监督的，没有考虑样本本身的类别或者标签，在监督学习中不一定是最优解，可以利用K-L变换实现针对分类的目标进行特征提取

PCA using Covariance Matrix

上述求解PCA的方法太过于麻烦，在实际中可以通过协方差矩阵来求解（因为有高效的矩阵特征分解算法）
PCA的优化目标是，重新选取一组基（特征），使得数据在这组基表示下，不同特征之间的协方差为0，同一特征内的数据方差最大化
可以将问题转述为，对数据张量X，按特征列（共m个特征）零均值化（化简协方差的计算），计算协方差矩阵$C=\frac 1m X^T X$，希望求得一组基P，使得特征变换后的数据$Y=PX$的协方差矩阵D是对角阵，非对角元素（协方差）为0.若对角元素（方差）按从大到小排列，这时我们取P矩阵的前k行就可以将特征维度从m降到k。易得$D=PCP^T$，且C为实对称阵，那么问题就转变为对实对称C对角化，我们需要的新的一组基就是特征向量组。

算法：

有m条n维数据，排成n行m列矩阵X
将X的每一行进行零均值化
求出协方差矩阵C
求出协方差矩阵的特征值和特征向量
将特征向量按特征值大小对应从大到小按行排列，组成新的基矩阵P

如果需要将为，取P的前k行即可，降维后的数据为$Y=PX$

def PCA(X, dims):
    m = len(X)
    mean = np.mean(X, axis=0)
    X = X - mean
    C = np.dot(X.T, X) / m
    Eigen_Value, Eigen_Vector = np.linalg.eig(C)
    index = np.argsort(Eigen_Value)[-1:-dims - 1:-1]
    PCA_Vector = Eigen_Vector[index]
    X_PCA = np.dot(PCA_Vector, X.T)
    return X_PCA.T

SVM

在分类学习中，我们需要找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开，而最好的划分超平面显然是离所分各个样本类尽量远，即对训练样本局部扰动容忍性最好的超平面
划分超平面通过方程$w^Tx+b=0$描述，其中w为法向量，决定了超平面方向，b为超平面到远点的位移
求解一个SVM，即找到满足约束 \[ \begin{cases} w^Tx_i+b \geq +1, y_i=+1 \\ w^Tx_i+b \leq -1, y_i=-1 \\ \end{cases} \] 的条件下，使得两个异类支持向量到超平面的距离$\frac{2}{||w||}$最大这可以重写为最优化问题 \[ min_{w,b} \frac 12 {||w||}^2 \\ s.t. y_i(w^Tx_i+b) \geq 1,i=1,2,...,m \\ \] 推导见另两篇博文：机器学习笔记和统计学习方法笔记手写版
对于这个最优化问题，它的拉格朗日方程是 \[ L(w,b,\alpha )=\frac 12 {||w||}^2+\sum _{i=1}^{m} \alpha _i (1-y_i(w^Tx_i+b)) \] 其中$\alpha$是拉格朗日乘子，令方程分别对w,b求偏导，得到对偶问题 \[ max _{\alpha } \sum _{i=1}^m \alpha _i -\frac 12 \sum _{i=1}^m \sum _{j=1}^m \alpha _i \alpha _j y_i y_j x_i^T x_j \\ s.t. \sum _{i=1}^m \alpha _i y_i=0, \\ \alpha _i \geq 0,i=1,2,...,m \\ \] 上式满足KKT条件，通过SMO算法求解

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PCA

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