ž最优化

支持向量机 SVM 简要介绍

1）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题

_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

1.3 最优化的基本概念

系统分类一般来说，最优化算法研究可以分为：构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。

西瓜毛毛猫·2025-03-09 20:21

图像算法工程师的技术图谱和学习路径

1.基础数学与编程数学基础：线性代数：矩阵运算、特征值、特征向量、奇异值分解（SVD）等概率论与统计：概率分布、贝叶斯定理、最大似然估计（MLE）、假设检验等微积分：导数、梯度、最优化方法（梯度下降、

执于代码·2025-03-03 23:09

IPEX-LLM: 英特尔硬件大语言模型加速库部署

本指南将帮助你掌握如何使用IPEX-LLM（IntelPyTorchExtensionforLargeLanguageModels）在英特尔硬件上实现最优化的模型部署。

Felix_bin·2025-02-26 17:23

【机器学习】支持向量机（SVM）详解：原理与优化

支持向量机（SVM）详解：原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧（KernelTrick）2.5非线性分类与支持向量

宸码·2025-02-24 02:28

机器学习学习笔记（十七）—— 优化算法概述

一、概观scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现。我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。optimize中函数最典型的特点就是能够从函数名称上看出是使用了什么算法。

lancetop-stardrms·2025-02-23 06:28

【C++】二分算法介绍＋图片（

它常用于解决一些最优化问题，特别是那些可以通过“判定问题”来验证答案是否可行的问题。以下是对二分答案算法的详细介绍以及一个C++代码示例。

programming expert·2025-02-22 20:39

动态规划算法套路解析

动态规划概述动态规划是一种用于解决最优化问题的算法技术，它通过将复杂的问题分解为更简单的子问题，并利用这些子问题的解来构建原始问题的解。动态规划特别适用于那些拥有最优子结构和重叠子问题特性的问题。

xl.liu·2025-02-19 21:21

第六篇：数字逻辑的“矩阵革命”——域控制器中的组合电路设计

当新能源汽车的域控制器需要同时处理车门锁、灯光控制、热管理信号时，就像Neo同时躲避多个特工的追击——只有最优化的逻辑设计，才能让系统在纳秒级响应中游刃有余。核

天天爱吃肉8218·2025-02-15 20:36

用大模型学大模型02-数学基础微积分

https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧

wyg_031113·2025-02-14 22:39

书籍-《机器学习数学基础》

CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化

·2025-02-14 01:30

【算法】动态规划专题⑪ —— 区间DP python

目录引入进入正题回归经典总结引入区间动态规划（区间DP）适用于解决涉及区间最优化的经典问题，如石子合并、最长回文子序列等。

查理零世·2025-02-13 22:23

拉格朗日乘数法算法详解及python实现

目录一、拉格朗日乘数法算法详解1.1基本思想1.2数学推导1.3算法步骤1.4算法在编程中的实现二、案例分析案例一：二维最优化问题——求f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=

闲人编程·2025-02-13 19:36

Yocto Project的后坐力与未来可能性分析

通过自定义属于自己的BSP层，开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业，包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。

嵌入式Jerry·2025-02-11 00:48

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

《从入门到精通：蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》（八）-摘花生、地宫取宝

前言在许多算法问题中，动态规划是一种非常有效的技巧，能够在处理最优化问题时提供显著的性能提升。通过将问题拆解成更小的子问题，并利用已解决的子问题来构建最终解，动态规划能够显著减少计算量。

程序猿零零漆·2025-02-09 17:13

Python-玩转数据-凸优化

一、说明最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个权重，直到准确率不再是上升，迭代停止，那到底什么是最优化问题呢

人猿宇宙·2025-02-06 02:35

拉格朗日乘数法算法详解Python实现

目录一、拉格朗日乘数法算法详解1.1基本思想1.2数学推导1.3算法步骤1.4算法在编程中的实现二、案例分析案例一：二维最优化问题——求f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=

闲人编程·2025-02-05 21:56

DynamicPlanning动态规划学习笔记

动态规划动态规划的特点是求解决策过程最优化的过程。适用于求解将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。

kxwsspz2001·2025-02-03 11:27

国科大-算法中的最优化方法-林

2024国科大-算法中的最优化方法-林刚考完，把复习资料也发出来，学弟学妹可以参考学习一下。总的来说不是很难，由于开卷转闭卷的原因，大部分都是原题，在ppt以及网上都能找到。

手板心里煎鱼吃·2025-01-29 21:57

大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用

训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化，推理结果最优化的过程。训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理，对外提供服务。

大模型柳儿·2025-01-29 18:03

python在统计专业的应用_Python在计量经济与统计学中的应用

内容涵盖Python基本数据类型，Numpy科学运算，Pandas数据分析，统计分析，蒙特卡洛过程，最优化过程，数据可视化功能，以及在计量经济与统计模型中的应用等。

weixin_39851457·2025-01-27 06:49

基于STM32的智能温室自动控制系统设计

温室自动控制系统通过监控温度、湿度、土壤湿度等关键参数，实现自动化控制，调节环境以最优化作物生长条件。本文设计了一个基于STM

STM32发烧友·2025-01-26 05:11

数据结构与算法再探（五）贪心-双指针-滑动窗口

贪心算法通常用于解决最优化问题，尤其是在某些特定条件下能够得到全局最优解的问题1、分发饼干455.分发饼干-力扣（LeetCode）假设你是一位很棒的家长，想要给你的孩子们一些小饼干。

刀客123·2025-01-21 20:35

llama.cpp部署

llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分：训练的过程，实际上就是在寻找模型参数，使得模型的损失函数最小化；推理结果最优化的过程；训练完成之后，模型的参数就固定了，这时候就可以使用模型进行推理

法号：行颠·2025-01-17 17:12

简单优化模型实例（1）

lingo实例简单线性规划简单线性规划是数学中线性规划的一种简化形式，主要用于解决具有两个决策变量的线性目标函数在一组线性约束条件下的最优化问题。

补三补四·2025-01-17 10:02

《流浪地球》：当太阳将要死去，让我们带着地球去流浪

看完书已经折服于大刘的想象力了，看完电影更加感叹导演的尽心竭力，正如预告片中所言，郭帆与他的队友在四年的时间里，将影片做到了最优化。试

逝去的往昔·2024-09-15 17:04

数学建模、运筹学之非线性规划

数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值

AgentSmart·2024-09-15 02:24

数学建模笔记——动态规划

数学建模笔记——动态规划动态规划1.模型原理2.典型例题2.1例1凑硬币2.2例2背包问题3.python代码实现3.1例13.2例2动态规划1.模型原理动态规划是运筹学的一个分支，通常用来解决多阶段决策过程最优化问题

liangbm3·2024-09-12 23:53

数学建模笔记—— 非线性规划

Matlab函数2.典型例题3.matlab代码求解3.1例1一个简单示例3.2例2选址问题1.第一问线性规划2.第二问非线性规划非线性规划非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法

liangbm3·2024-09-12 20:59

[01] 动态规划解题套路框架

动态规划其实是运筹学的一种最优化方法，只不

_魔佃_·2024-09-12 06:06

最大熵模型（Maximum entropy model）

最大熵模型（Maximumentropymodel）本文你将知道：什么是最大熵原理，最大熵模型最大熵模型的推导（约束最优化问题求解）最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理：在满足已知约束条件的模型集合中

Fang Suk·2024-09-11 10:08

最优化方法Python计算：一元函数搜索算法——二分法

设一元目标函数f(x)f(x)f(x)在区间[a0,b0]⊆R[a_0,b_0]\subseteq\text{R}[a0,b0]⊆R（其长度记为λ\lambdaλ）上为单峰函数，且在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续可导，即其导函数f′(x)f'(x)f′(x)在(a0,b0)(a_0,b_0)(a0,b0)内连续。在此增强的条件下，可以加速迭代计算压缩区间的过程。仍然设置计算精

戌崂石·2024-09-07 20:07

动态规划算法：

动态规划通常用于求解最优化问题，比如最短路径、最大收益等。动态规划解题步骤确定状态：明确在问题的某一步中，需要存储什么信息来描述子问题的解。

我不会JAVA！·2024-09-05 18:29

最高效的学习方法

万维钢的《精英日课》分享了一个实现学习效率最优化的比例，今天读来受益匪浅。写此笔记作为的开篇之作，向万维钢老师致谢，向亚利桑那大学和布朗大学的研究者致敬！三个知识点：学习区、心流、喜欢公式1、学习

君子务本2022·2024-09-04 20:19

提醒一下技术人，你是不是陷入局部最优了

我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法

ngu2008·2024-09-04 00:46

没有免费的午餐定理

没有免费午餐定理（NoFreeLunchTheorem，NFL）是由Wolpert和Macerday在最优化理论中提出的．没有免费午餐定理证明：对于基于迭代的最优化算法，不存在某种算法对所有问题（有限的搜索空间内

做程序员的第一天·2024-08-30 02:37

LED恒流驱动芯片方案合集-主要应用于热门行业智能家居调光、RGB五路摄影灯补光灯、12V升压汽车车灯、调光电源模块、大功率舞台灯、太阳能灯带、应急灯、显示器背光等LED恒流驱动方案

致力于推广销售电源管理芯片、LED驱动芯片和霍尔开关系列产品，为您提供最优化的解决方案、最优质的产品及咨询服务。远翔各型号应用分类：降压芯片：FP6161，FP6188，FP6150B，FP6151。

远翔调光芯片^13828798872·2024-08-29 12:58

【算法】动态规划

动态规划作为运筹学的一个分支，专注于解决决策过程的最优化问题。20世纪50年代初

小匠码农·2024-08-28 14:57

Python实现贪心算法

目录贪心算法简介贪心算法的基本思想贪心算法的应用场景活动选择问题Python实现活动选择问题代码解释活动选择问题的解贪心算法的正确性分析贪心算法的其他应用贪心算法的局限性贪心算法的优化与变种总结贪心算法简介贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种在求解最优化问题时的常用算法

闲人编程·2024-08-27 07:38

机器学习最优化方法之梯度下降

1、梯度下降出现的必然性利用最小二乘法求解线性回归的参数时，求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤。随着维度的增多，矩阵求逆的代价会越来越大，而且有些矩阵没有逆矩阵，这个时候就需要用近似矩阵，影响精度。另外，在绝大多数机器学习算法情况下(如LR)，损失函数要复杂的多，根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种更普适的优化方法，这就是梯度下降。其实随机梯度下降才是实际应用中最常用的求解方法，但是其基础

whemy·2024-08-25 17:45

动手学习深度学习——2.5 自动微分

2.5自动微分正如【2.4微积分】所说，微分是深度学习中几乎所有最优化算法的关键步骤。虽然求这些导数的计算过程很简单，只需要一些基本的微积分知识。

X_Imagine·2024-03-22 06:23

深度学习之反向传播算法（backward()）

文章目录概念算法的思路概念反向传播（英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。

Tomorrowave·2024-02-20 01:27

动态规划入门 & 线性动态规划

我们称这种解决多阶段决策最优化的过程称为动态规划方法。例如在一个m*n的迷宫中，从左下角走到右上角可以看到，状态A和状态B应当属于同一个阶段。T可以从A走来

益达915·2024-02-19 23:03

基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述基于PPNSA+扰动算子的车间调度最优化matlab仿真,可以任意调整工件数和机器数,输出甘特图和优化收敛曲线

软件算法开发·2024-02-19 15:15

《原则》5

自然创造了各种激励机制，促使追求自身利益的个体带来整体的进步2:现实为了整体趋向最优化，而不是为了个体。为整体做贡献，你就可能收货回报。

颜影忆·2024-02-14 20:06

实验4：最优化模型实验

实验4：最优化模型实验4.1基础训练求函数极值求一元函数f(x)=exsinxf(x)=e^xsinxf(x)=exsinx在区间[0,9]内的最大值点、最大值,并绘制出函数图形,编写function程序文件返回

一个毛毛虫·2024-02-14 15:32

最优化问题06-谢泼德引理

谢泼德引理（Shephard'slemma）是微观经济学中的一个重要结论，可以由包络定理得到。在给定支出函数情况下，对p求偏导可得到希克斯需求函数。12

凡有言说·2024-02-13 21:35

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。无约束最优化主要有梯度下降法牛顿法梯度下降法在接近极值的时候会

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

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