内点罚函数（内点罚函数法）

1. 什么叫函数的内点
2. 核函数c和g分别代表什么参数
3. lasso回归系数的解释
4. inner和outer的区别

什么叫函数的内点

内部罚函数（内点法）

对于仅带不等式约束的非线性规划问题，也可考虑使用另一种“惩罚”方式。引进的罚函数的作用相当于在可行域的边界上设置障碍，是求解的迭代过程始终在可行域内部进行。由于这种罚函数使得迭代点保持在可行域内部，故称为内部罚函数或障碍函数。

记可行域内部为

S0={ x | g(x) > 0 , j=1, 2, …, m}

且 S0≠Ø 我们可以仿照外部罚函数法的叠加办法来构造增广目标函数，使得该增广目标函数在可行域内部离边界较远处与原问题的目标函数f(x) 尽可能接近，而在靠近边界是函数之迅速增大

常取

B(x,r) = r ∑ 1/gj(x), (r>0)

或

B(x,r) = r ∑ ln (gj(x)), (r>0)

为障碍函数。在S 的边界上，B(x,r) 为正无穷大。

核函数c和g分别代表什么参数

C为惩罚因子 g 是伽马,是核函数中伽马函数的设置

核函数中的参数c和g分别代表惩罚系数和核函数的带宽。

惩罚系数c控制着模型对误差的容忍度，较大的c表示模型对误差更加敏感，容易过拟合；较小的c表示模型对误差更加宽容，容易欠拟合。 核函数的带宽g控制着核函数的作用范围，较大的g表示核函数的作用范围更广，模型更平滑；较小的g表示核函数的作用范围更窄，模型更复杂。

lasso回归系数的解释

LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出，全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些回归系数，即强制系数绝对值之和小于某个固定值；同时设定一些回归系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。

inner和outer的区别

区别就是他们的工作顺序是不同的。inner的意思是进入能够让你点击以后直接有确定的方式。而outer的意思是出去是能够让你点击以后直接退出的意思。

Inner和Outer是两个常用的词汇，它们在不同的上下文中有不同的含义。在数学中，Inner表示两个向量的内积或两个集合的交集，而Outer表示两个向量的外积或两个集合的并集。

在编程中，Inner通常用于描述两个数据结构的内部操作或内部循环，而Outer则用于描述外部循环或外部操作。总的来说，Inner更强调内部的关系和操作，而Outer更强调外部的关系和操作。

Inner和outer这两个词在英语中都是形容词，它们与“内部”和“外部”相关。Inner指更靠近或更重要的内部部分，而outer则是指更接近或更重要的外部部分。例如，inner circle指的是某个人的最亲密的朋友或顾问，而outer circle则是指那些与他或她不那么亲密的人。

此外，inner还有一个意思指的是一个人的内心或思想。比如，“inner peace”指的是内心平静，而“inner strength”指的是内在的力量和勇气。而outer则强调了外部环境和表面特征。比如，“outer space”指的是宇宙的空间，而“outer layer”则表示某物体的外层。总之，Inner和outer在语言上的差别反映了在现实生活中内外两个方面的不同特征。

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