不等式

机器学习基石——Noise and Error

有noise情况VCbound不等式是否依然成立：如果数据集标签按照P(y∣x)P(y|x)P(y∣
周二下午多云转小雨·2022-12-29 19:43

9、【EM算法】之GMM应用

EM算法实际过程就是在隐变量介入后，逐步迭代求参数的过程，具体步骤可自行查阅相关资料，大抵跟似然估计不同的就是log后面需要展开累加，由此引入了jensen不等式项目背景：在城东跟城西的共享单车的使用情况进行聚类求参
Alexander plus·2022-12-29 19:00

Python线性规划实例，用PuLP 库求解线性规划的建模与编程

什么是线性规划线性规划（Linearprogramming），在线性等式或不等式约束条件下求解线性目标函数的极值问题，常用于解决资源分配、生产调度和混合问题。
神仙别闹·2022-12-29 15:47

机器学习中最优化问题

0i=1,2,3,4,5,...,mgj(x)<=0j=1,2,3,4,5,...,m对于无约束条件，我们对变量求导，并让导数为0，求得极值对于等式约束条件，我们使用拉格朗日乘子法对于既有等式约束又有不等式约束条件
&永恒的星河&·2022-12-29 14:59

林轩田《机器学习基石》课程笔记第七章-VC Dimension

二、VCDimensionofPerceptrons证明两个不等式：1、dvc=d+1结论：dvc=d+1三、Ph
f_jiaqi·2022-12-28 12:19

sql语句case when常用查询总结

casewhen语句有两种：（1）简单casewhen（2）case搜索函数法简单casewhen只能处理等式问题，case搜索函数法可以处理等式问题也可以处理不等式问题。
贪玩懒悦·2022-12-26 11:21

自学MATLAB（三）：矩阵分析

一.矩阵分析1.向量和范数运算范数被用来度量某个向量空间（或矩阵）中每个向量的长度和大小，满足非负性、齐次性、三角不等式三个条件。最有用的是1、2、∞阶范数。
斗笠小丸子·2022-12-25 19:51

python内点法_最优化问题(三) 之 外点法（罚函数法）

其基本思想就是通过在原始的目标函数中添加一个障碍函数(也可以理解成惩罚函数)来代替约束条件中的不等式约束。
weixin_42365804·2022-12-25 10:23

内点法python_内点法

数学定义对于下面的不等式约束的优化问题：\[\mi
weixin_39978696·2022-12-25 10:53

求解二次规划问题——外点罚函数法/内点罚函数法

外点罚函数法做法就是在可行域之外设置障碍，可解决等式和不等式约束问题，但求出的最优解往往不在可行域内。
weixin_30780649·2022-12-25 10:52

九、障碍罚函数法---内点、外点罚函数

一旦迭代点成为可行点，则这个可行点就是原问题的最优解惩罚函数可以分为外点法和内点法：外点法更通用，可解决约束为等式和不等式混合的情形，外点法对初始点也没有要求，可以任意取定义域内
jubary·2022-12-25 10:18

高等工程数学 —— 第五章 （4）罚函数法

高等工程数学——第五章（4）罚函数法文章目录高等工程数学——第五章（4）罚函数法外点罚函数法内点罚函数法广义乘子法等式约束问题不等式约束问题外点罚函数法做题时就是构造一个σP\sigmaPσP然后计算两种情况的一阶必要条件未知量的值
梦里一声何处鸿·2022-12-25 10:48

优化问题---线性求解、凸规划、优化问题

目录一、线性规划与凸优化概念二、优化问题概念一、线性规划与凸优化概念（1）线性规划是在满足一组线性等式或不等式约束的条件下，使一个线性函数达到极值。即，目标函数与约束均为线性的规划称为线性规划。
爱听雨声的北方汉·2022-12-24 18:05

最优化算法汇总，及计算实例20220621（持续更新中）

最小二乘法（解决线性）3.最速下降法（又名梯度下降法、最速下降法）（解决无约束问题）3.1主要迭代公式3.2实例1：3.3实例24.牛顿法（牛顿迭代法）5.拉格朗日乘数法（等式约束优化问题）6.KKT条件（不等式约束优化问题
funzmg·2022-12-24 18:05

概统六天复习----day one

切比雪夫不等式中心极限定理条件:独立同分布.标准化公式:(样本的和减去总体均值的n倍)除以根号下总体方差的n倍标准化后,那一坨小于等于x的极限=假设检验第一类错误----"弃真"第二类错误----"取伪
Y_yyyzc·2022-12-23 20:30

西瓜书-支持向量机

对偶问题利用拉格朗日乘子法，对于不等式约束，在其前加入一个乘子αi≥0\alpha_i\ge0αi≥0支持向量机对偶问题得到的目标函数最优值是原始问题目标函数最优值的下界KKT条件说明，要么αi=0
zjw120·2022-12-23 13:00

拉格朗日函数相关推导

优化问题（即高数中的求极值）可分为三类：无约束、等式约束、不等式约束。对于无约束的优化问题：求导，令导数为零即可求解。
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:39

机器学习——支持向量机

SVM线性可分支持向量机拉格朗日乘子法等式约束条件不等式约束条件SVM目标函数求解SVM求解举例线性支持向量机非线性支持向量机SMO算法推导结果
Wccp·2022-12-22 22:11

矩阵论笔记（五）——向量范数与矩阵范数

定义（1）条件：非负性、齐次性、三角不等式（∥x+y∥≤∥x∥+∥y∥）；（2）敛散：向量序列{x(k)}收敛，即每个分量在k→∞时都有极限ξi，否则发散。性质（1）连续型：可证∥∥
withchris·2022-12-22 15:42

【矩阵论】6.范数理论——基本概念——矩阵范数生成向量范数&谱范不等式

6.1.3矩阵范数产生向量范数Cn×nC^{n\timesn}Cn×n上任一矩阵范数∥∙∥\Vert\bullet\Vert∥∙∥都产生一个向量范数φ(X)=∥X∥V\varphi(X)=\VertX\Vert_Vφ(X)=∥X∥V矩阵范数与向量范数的相容性：φ(Ax)≤∥A∥φ(x)\varphi(Ax)\le\VertA\Vert\varphi(x)φ(Ax)≤∥A∥φ(x)，即∥AX∥V≤∥
AmosTian·2022-12-22 15:05

(一)MATLAB规划

2.根据问题，找出决策变量需要满足的线性等式或不等式条件。3.根据问题目标，构造关于决策变量的一个线性函数，即目标函
yan__kai_·2022-12-22 09:07

机器学习 EM算法理解

文章目录前言极大似然问题描述参数估计极大似然估计极大似然应用极小化代价函数EM算法EM算法推导基础知识凸函数Jensen不等式期望推导过程算法流程另一种呢理解EM算法案例参考前言EM算法与极大似然算法相似
RyanC3·2022-12-21 15:57

凸优化笔记10（罚函数法-内点罚函数、外点罚函数）

前言下面将介绍罚函数法，并且对等式约束不等式约束适用内点法还是外点法做了说明，与如何选取罚函数。并且给与相应例题。
笔下万码生谋略·2022-12-21 09:00

罚函数法外点matlab,内点罚函数法matlab

二.不等式约束问题?
Jas.Lin·2022-12-21 09:56

有约束多变量寻优方法——内点罚函数法

对于一个有不等式约束的优化问题：这个问题通俗来讲就是在满足的条件下，寻找使得最小。
什么都要懂·2022-12-21 09:48

最优控制理论 五、极大值原理→控制不等式约束

Hamiltonian解决分段连续可导的控制u(t)u(t)u(t)，而PMP可以求解不连续可导的控制，特别是不等式约束下的最优控制问题。极大值原理解决控制受限问题1.控
倪偲001·2022-12-21 09:41

算法中的渐近分析

记号对于给定的函数()，(())表示以下函数的集合：(())={():∃,,>,使得∀≥,()≤()≤()}例题解析：我们的任务就是确定他的上界和下界，以便取一个值，可以使任意的n>=n0，都满足这个不等式比如说下面这个例题
驼驼学编程·2022-12-20 09:04

基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（Matlab代码实现）

非线性规划是20世纪50年代形成的一门新兴学科，研究一个n元实函数在一组等式或者不等式约束条件下的优化问题，主要包括坐标轮换法、共轭梯度法和拟牛顿法等。遗传算法是一类借鉴
wlz249·2022-12-19 16:31

矩阵分析与应用

矩阵范数满足三角不等式两个矩阵乘积的范数小于或等于两个矩阵范数的乘积，即。实函数是一种矩阵范数。举例：，则有容易验证：（1），且当即时。
一个欣语·2022-12-19 09:21

向量的范数及其一个简单的应用

向量的范数定义：向量的范数是一个函数||x||,满足非负性||x||>=0，齐次性||cx||=|c|||x||，三角不等式||x+y||<=||x||+||y||。
xiewenbo·2022-12-19 09:21

矩阵的二范数_矩阵的范数 之 常用不等式

矩阵的范数之常用不等式(一)向量和矩阵的大小都可以用范数(norm)来衡量。自己在学习过程中，向量的范数理解的比较快，而矩阵的范数一直觉得比较复杂，理解也感觉不是特别深入。
weixin_39825259·2022-12-19 09:50

数值分析总结笔记1——向量范数、矩阵范数

可能会导致不满足非负性例如：|x1|+|2x2|-5|x3|注意是否所有x分量为0时，整体也为0例如：|x1|+|2x2+x3|2.齐次性||αx||=|α|·||x||注意函数中带高次方的情况，是否满足齐次性3.三角不等式
hongliyu_lvliyu·2022-12-19 08:12

向量范数和矩阵范数

在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。范数，是具有“长度”概念的函数。
木禾DING·2022-12-19 08:11

矩阵分析：向量范数，矩阵范数，范数应用

（3）三角不等式：若对任意，有：（1）（2）（3）证明（3）：根据三角不等式，有：两式分别相减可得：设，则下列实值函数都是上的向量范数：（1）2范数：（2）1范数：（3）范数：（4）p范数：，当时，分别得到向量
燕双嘤·2022-12-19 08:41

数据科学中的数学——必备知识点+常用知识点示例+推荐学习资源

序列，加总，不等式。绘图，笛卡尔系、极坐标系，圆锥曲线。1.2常用知识点的举例如果您想要在排序后了解搜索在百万级别数据库上的运行速
数据分析v·2022-12-19 08:50

次梯度与次微分

如果f是可微的，那么可以得到下面的表达式：其中，,表示在的微分，可以看出，不等式右边其实就是普通的一阶微分的近似表示，那么肯定会有误差，如果误差等于0，那
omadesala·2022-12-19 06:05

数值分析公式大赏（下）

正定性：∣∣x∣∣≥0||x||≥0∣∣x∣∣≥0，只有x为零向量时||x||=0齐次性：∀k∈R，∣∣kx∣∣=∣k∣⋅∣∣x∣∣||kx||=|k|·||x||∣∣kx∣∣=∣k∣⋅∣∣x∣∣三角不等式
Barry Wu·2022-12-18 14:35

单纯型法的python实现

我们以该题为例，来讲解单纯型法及其python实现：0.第一步：用矩阵的方式把上述等式，不等式的系数表示出来importnumpyasnpc=np.array([-2,-3])#minz=-2x1-3x2b
m_sock·2022-12-18 10:02

python最优化算法实战---线性规划之单纯形法

,模型的标准形式需要满足一下几个条件:(1)目标函数求最大值(2)约束条件为等式约束(3)约束条件右边的常数项大于或等于0(4)所有变量大于或等于0对于非标准形式的模型，约束方程可以通过引入松弛变量使不等式约束转换为等式约束
如果大雪封门·2022-12-18 10:01

运筹学 | 线性规划求解算法 | 单纯形法的python实现

存在由线性等式和不等式构成的多面体P={X∈Rn∣∑j=1nPjxj=b,X≥0}P=\{X\inR^n|\sum_{j=1}^nP_jx_j=\boldsymbolb,X\geq\boldsymbol0
yoaiko·2022-12-18 10:01

搜索与图论 ---- Bellmen-ford 算法求最短路 及 路径输出

Bellmen-ford算法进行n-1次循环，每次循环，枚举每条边，看是否可以更新当前的边（三角不等式）dist[a]=min(dist[a],dist[b]+t)等同于dist[a]backup[a]
在人间负债^·2022-12-16 11:11

【图论】—— Bellman-Ford算法和SPFA算法

给定一张有向图，若对于图中的某一条边，有成立，则称该边满足三角形不等式。如果所有边都满足三角形不等式，则数组就是所求的最短路。
玄澈_·2022-12-16 11:09

机器学习理论导引_第1章：预备知识_1.2

1.2重要不等式1.2.1Jensen不等式对于任意凸函数，有下式成立·Proof：·应用及意义：-将直接取为简单的凸函数或凹函数，可得到许多不等式.
我好想吃烤地瓜·2022-12-15 02:07

数学规划模型

%%Matlab求解线性规划%[xfval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)%c是目标函数的系数向量，A是不等式约束Ax<=b
Epiphany✿·2022-12-14 12:51

利用scikit中的遗传算法求解(整数01)约束规划实例详解教程+利用scipy.optimize求解约束规划问题

注意标准形式下面两个方法约束规划的一般标准形式为：利用scikit-opt的遗传算法求解约束规划问题先放上链接：scikit-opt网址主要四个步骤：下面依照此题多约束为例可知该题有5个不等式约束，且决策变量为
天天写点代码·2022-12-14 09:16

pytorch如何定义损失函数_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度（信息熵）：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度（交叉熵）：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式
weixin_39851918·2022-12-14 08:06

【机器学习】EM 算法

Jensen不等式定义若f(x)f(x)f(x)是区间[a,b][a,b][a,b]上的
不牌不改·2022-12-14 06:22

数学知多少

├─初等数学│几何的有名定理（矢野健太郎）.pdf│几何变换第二册（U.M.亚格龙）.pdf│几何不等式（O.Bottema等）.pdf│美国新数学丛书几何学的新探索（H.S.M.考克瑟特S.L.格雷策
afslc17394·2022-12-14 06:48

数学规划（Python cvxpy、scipy.optimize）

②目标函数，f(x)③可行域，，常用一组不等式(约束条件)表示：当目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的时，称为线性规划2.模型特征①比例性，决策变量对目标函数和约束条件的“贡献”，与决策变量的取值成正比
Zengwh_02·2022-12-14 04:47

机器学习——支持向量机

目录一、什么是SVM二、最大间隔与分类三、对偶问题一、等式约束二、不等式约束的KKT条件三、KKT四、SMO高效优化算法五、通过SMO-SVM实现对莺尾花数据集的二分类六、总结一、什么是SVMSVM是一种监督机器学习算法
guanze1·2022-12-14 01:47
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