不等式

【机器学习课程复习】

没搞完先发了吧一、机器学习概论1.机器学习定义机器学习的概念机器学习的定义2.机器学习基本知识可以使用ML的三个必要条件基本术语工作流程分类二、机器学习理论霍夫丁不等式三、模型优化与验证方法模型选择方法一
ZHAO__JW·2022-12-13 20:31

EM算法和GMM

Jensen不等式回顾优化理论的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有实数x，f′′≥0，那么f是凸函数。当x是向量时，如
zhengjihao·2022-12-13 10:22

MIPS学习笔记（1）

MIPS学习笔记（1）文章目录MIPS学习笔记（1）背景指令与立即数数据传输指令MIPS基本决策机制乘除法指令算术溢出位运算指令移位指令不等式伪指令实现函数函数调用约定存储型程序概念R型指令I型指令B类指令
kascas·2022-12-13 09:11

python最优化算法实战---线性规划之内点法

1.内点法概述内点法是求解线性规划的一个方法，是求解不等式约束最优化问题的一种十分有效的方法，但不能处理等式约束。
如果大雪封门·2022-12-12 10:10

最优化理论与方法1

一般包括三个方面：1.决策变量2.一个或多个目标函数3.一个由可行性策略组成的集合，可由不等式或等式刻画。举个例子：这里面的x表示的决策变量，h和g分别是等式约束和不等式约束，f是目标函数。
小飞猪Jay·2022-12-11 04:02

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （八）————最优性条件

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（八）————最优性条件无约束问题的极值条件必要条件二阶充分条件充要条件约束极值问题的最优性条件不等式约束的一阶最优性条件无约束问题的极值条件考虑非线性规划问题minf
River_J777·2022-12-11 04:28

梳理L1、L2与Smooth L1

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。
柴布奇诺·2022-12-11 00:42

（EM算法）The EM Algorithm

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义
whatry·2022-12-10 15:08

EM算法

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。
weixin_33739541·2022-12-10 15:05

【最优化笔记2】线性规划--理论准备部分(线性规划基本定理等）

线性规划（LP）就是由目标函数为决策变量的线性函数和约束条件为线性等式或线性不等式所组成的数学规划。
飞今天也很开心·2022-12-09 16:52

数据挖掘与机器学习课程总结

(KnowledgeDiscoveryfromData,KDD)1.2数据挖掘应用二、学习的可行性2.1Hoeffding不等式（Hoeffding’sInequality）2.2用Hoeffding不等式说明学习的可行性三
飞今天也很开心·2022-12-09 16:41

最优化理论与方法2--算法篇

因为可以有多种方法将各类等式或者不等式约束的优化问题转换为无约束优化问题，比如利用KKT条件（乘子法），罚函数法，序列二次规划等。
Oxalate-c·2022-12-09 13:34

交叉熵损失函数分类_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
海南王先生·2022-12-08 13:28

考研数学 第7讲 零点问题和微分不定式

文章目录一.零点定理（闭开区间都可成立）2.单调性3.罗尔原话（判断最多有几根）例1.7.24.实系数奇次方程至少有一个实根例1.7.3例1.7.4（易）例1.7.7二.微分不等式1.用函数性态例1.7.8
吃不尽的lemon·2022-12-08 13:55

【考研数学】一. 极限与导数

1.基本知识点2.做题方法极限简单的等价无穷小已知一个极限求另一个极限保号性和保号性的推论极限的应用：求渐近线（水平渐近线，斜渐近线，铅直渐近线）导数求高阶导数分段函数求导求最值求交点（实根）个数证明不等式证明恒等式
如果皮卡会coding·2022-12-08 13:52

不等式约束二次规划——有效集法

不等式约束二次规划——有效集法预备知识：有效不等式约束是等式约束总体思路如何寻找有效集1.x0∗=x0，λ≥0x_0^*=x_0，λ≥0x0∗=x0，λ≥02.x0∗=x0，λj≤0x_0^*=x_0，
薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:38

机器学习与数据挖掘复习笔记

算法机器学习与数据挖掘目录机器学习与数据挖掘复习线性回归简介详解最小二乘法梯度下降法正规方程对比支持向量机决策树（ID3)分类重要概念构造过程优缺点ID3的原理最大熵模型ID3算法练习题讲解朴素贝叶斯基本原理例子优缺点距离度量KNN思想流程三要素优缺点EM算法基本思想预备知识极大似然估计Jensen不等式
room_τ·2022-12-06 23:35

（人工智能）线性/非线性规划问题求解

目录一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题五、实际问题描述——媒体组合案例六、使用Excle实现线性规划七
想减肥的混子·2022-12-06 14:47

【LSSVM回归预测】人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 2213期】

⛄一、人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM简介1最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进算法[9,10],它将SVM算法中的不等式约束转化为等式约束,采用最小二乘线性系统作为损失函数代替支持向量机所采用的二次规划方法
Matlab领域·2022-12-06 06:34

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

学习材料：《运筹学》第4版清华大学出版社&《最优化理论与算法》第2版清华大学出版社&《线性代数》国立交通大学出版社主要内容：一、无约束非线性规划问题二、等式约束非线性规划问题三、不等式约束非线性规划问题四
阿尔法狒·2022-12-05 21:08

MATLAB机器学习系列-7支持向量机原理及其代码实现

支持向量机原理分类如图，在分类中，我们需要找到一个超平面（图中包括间隔的平面）把圆圈和方框分开原问题间隔最小，同时保证真实输出和模型输出积大于1对偶问题原先的最小化问题变成了最大化问题，原先的不等式约束变成了等式约束
总裁余(余登武)·2022-12-05 15:53

EM算法

它的主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解3.EM算法分两步走：E步求期望，对隐变量进行积分；M步求参数最大值4.推导出EM算法有两个途径：ELBO+KL散度和ELBO+Jensen不等式
整得咔咔响·2022-12-05 12:07

SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）

文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整PlattSMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于
gjy_hahaha·2022-12-04 07:32

概率论与数理统计 Chapter3. 随机变量的数字特征

Chapter3.随机变量的数字特征1.重要定义&定理1.数学期望（均值）1.定义2.性质2.中位数3.方差&标准差1.定义2.性质4.协方差&相关系数1.协方差2.相关系数5.大数定理1.大数定理2.马尔可夫不等式
Espresso Macchiato·2022-12-03 04:22

拉格朗日乘子_每日一题：拉格朗日乘数法求最值

注：这个题目是几年前的，从昨天开始又在群里出现了，所以把它重新发一下例题：思路：看到这个题目的时候起初觉得可以用基本不等式，但只要稍微计算一下发现是不可行的(计算比较麻烦)。然后又想到了三角换
weixin_39529463·2022-12-02 22:56

第五章 定积分&反常积分

考试概要一、定积分的概念2、定积分存在的充分条件3、定积分的几何意义二、定积分的性质1、不等式：2、中值定理：取值是开区间，可以利用中值定理证明三、积分上限的函数四、定积分的计算四个方法两个公式常见考题
LaVine·2022-12-02 17:28

[论文阅读] Curriculum Semi-supervised Segmentation

我们的框架基于不等式约束，可以容忍推断出的知识中的不确定性，例如，回归的区域大小。它可以用于大量的区域属性。我们评估了我们的方法在磁共振图像(MRI
xiongxyowo·2022-12-01 12:47

np.linalg.norm求范数函数用法以及归一化函数preprocessing.normalize()函数的使用

其中三角不等式的证明不是平凡的，这个结论通常称为闵可夫斯基(Minkowski）不等式。当p取1，2，∞的时候分别是以下几种最简单的情形：1-范数：║x║1
Legend105CC·2022-12-01 09:47

调和思想与待定模式思想

可见，“调和思想”应用非常广泛，调和思想在数学中也有它的用处，例如复数(a+bi，a为实部，b为虚部)就是对实数的调和，通过增加虚部对实数进行调和；在不等式问题中运用配凑法求最值时，有时要对配凑代数式中
道悅·2022-11-30 20:59

中国多媒体与网络教学学报杂志中国多媒体与网络教学学报杂志社中国多媒体与网络教学学报编辑部2022年第6期目录

长方体和正方体的认识史颂;6-9+12测定空气中氧气的含量彭洪;肖启友;10-12基于单元要素设计智趣活动落实减负增效构建高效课堂苏静林;陈红;吴凤荣;岳雪平;贾晗;13-15实践研究_教学设计秋天的雨程雪莲;16-18不等式及其解集郑玮
QQ992832970·2022-11-30 20:50

只需一步，轻松用Python实现线性规划

想象一下，您有一个线性方程组和不等式系统。这样的系统通常有许多可能的解决方案。线性规划是一组数学和计算工具，可让您找到该系统的特定解，该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。
程序员Python小当家·2022-11-30 11:25

万字教你如何用 Python 实现线性规划

想象一下，您有一个线性方程组和不等式系统。这样的系统通常有许多可能的解决方案。线性规划是一组数学和计算工具，可让您找到该系统的特定解，该解对应于某些其他线性函数的最大值或最小值。
Python_xiaowu·2022-11-30 11:54

数二-函数与极限

star\star\star⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆基础⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆\star\star\star\star\star\star\star\star\star⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆⋆邻域基础公式数列前n项和基本不等式基本初等函数基础三角函数基础导数函数性质的重要结论
9KL·2022-11-29 23:34

可微，可导，可积与连续的关系

一元函数先从定义出发：极限的定义设函数f(x)f(x)f(x)在点x0x_0x0的某一去心邻域内有定义，如果存在常数AAA，对于给定的任意正数ϵ\epsilonϵ，总存在正数δ\deltaδ，使得当xxx满足不等式
SP FA·2022-11-29 21:07

由一个熵不等式引发的数学调研

1.OT中的熵不等式在阅读最优传输(OptimalTransport,OT)(OptimalTransport,OT)(OptimalTransport,OT)论文SinkhornDistances:LightspeedComputationofOptimalTransport
SATAN 先生·2022-11-29 18:22

一、线性模型----Lasso、Ridge回归及正则化的初步理解

向量范数：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘的运算法则。有时
袁大墩子·2022-11-29 09:11

路径规划——软/硬约束下的轨迹优化

软/硬约束硬约束硬约束要求严格满足上述等式约束或不等式约束。软约束软约束将约束加入在目标函数里，即加入惩罚项。1.硬约束轨迹优化1.1
space_dandy·2022-11-29 07:23

【概率论】期中复习笔记（下）：大数定律与中心极限定理

文章目录第五章大数定律与中心极限定理1.随机变量的收敛性(1)依概率收敛(2)依分布收敛2.大数定律(1)马尔可夫不等式(2)切比雪夫不等式(3)切比雪夫大数定律(4)伯努利大数定律(5)辛钦大数定律3
seh_sjlj·2022-11-28 17:06

【机器学习笔记10】EM算法——直观理解与详细推导

MaximumLikelihoodEstimate，MLE）极大似然估计应用求解极大似然估计初识EM算法问题引入隐变量直观理解EM算法隐变量的后验概率分布EM算法公式详细推导含隐变量的对数似然函数利用jensen不等式转化方程
Twilight Sparkle.·2022-11-28 16:10

机器学习与数据挖掘期末复习

准备好的数据—（选择函数、算法，进行数据挖掘）—模型—（数据评估）—专业知识2.数据挖掘应用目标检测、文本分类、语音识别、数据建模、自动驾驶、用户自定义学习、疾病故障自检二、学习的可行性1.Hoeffding不等式
AAquiloo·2022-11-28 14:03

（人工智能的数学基础）第一章特征向量与矩阵分析——第一节：向量、向量空间和线性相关性

文章目录一：标量和向量（1）基本概念（2）坐标系中的向量表示二：向量运算（1）加减与数乘（2）向量内积A：为什么需要向量内积B：向量内积C：柯西-施瓦茨不等式（3）线性组合三：基向量和向量空间（线性空间
我擦我擦·2022-11-27 10:19

EM算法与GMM算法

EM是GMM的基础，即高斯混合模型基础知识点：方差、协方差、高斯分布、极大似然估计、贝叶斯公式、K-means算法jensen不等式：f(θx+(1−θ)y)≤θf(x)+(1−θ)f(y)f(\thetax
nono_x·2022-11-25 03:19

拉格朗日乘数法的原理，我用10幅图把它讲清楚

机器学习是一个目标函数优化问题，给定目标函数f，约束条件会有一般包括以下三类：仅含等式约束仅含不等式约束等式和不等式约束混合型当然还有一类没有任何约束条件的最优化问题关于最优化问题，大都令人比较头疼，首先大多教材讲解通篇都是公式
视学算法·2022-11-24 21:42

拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)

目录约束最优化问题等式约束的优化问题二元函数多元函数不等式约束的优化问题(KKT条件)推广到多个约束拉格朗日对偶(DualProblem)前置知识inf\text{inf}inf和sup\text{sup
连理o·2022-11-24 21:41

信息论与编码技术之无失真信源编码小结

对信源编码的要求：2.分类3.信源编码的目的：减小冗余，提高效率二．定长码1.信源存在唯一可译定长码的条件2.定长编码定理（重点：叙述，含义，公式，计算）四．变长码（重点：特点，树图构造即时码，kraft不等式的证明
渣渣ye·2022-11-24 12:05

多目标优化算法包pymoo参考指南

多目标函数定义在不损失任何通用性的情况下，优化问题可以定义为：式中：xix_ixi为第iii个待优化变量；xiLx^L_ixiL和xiUx^U_ixiU为其下界和上界；fmf_mfm为第mmm个目标函数；gjg_jgj为第jjj个不等式约束
我不爱机器学习·2022-11-24 09:21

【机器学习】EM算法

EM算法目录一、似然函数与极大似然估计二、Jenson不等式三、数学期望的相关定理四、边缘分布列五、坐标上升法六、EM算法1.概论2.算法流程3.算法的推导4.敛散性证明一、似然函数与极大似然估计例一现有一个不透明的罐子
酱懵静·2022-11-24 07:07

02极限

文章目录极限一、定义1.数列极限2.函数极限二、性质1.有界性1.1数列极限1.2函数极限2.保号性2.1数列极限2.2函数极限3.极限的不等式性质3.1数列极限3.2函数极限4.极限值与无穷小之间的关系
快乐男研究生·2022-11-24 03:05

SVM支持向量机详解（二）

建议从我的第一个文章开始读~连接如下：第一章SVM支持向量机详解（一）1.求最优解与凸函数目标函数和约束条件，可以用下面的式子表示：公式中一共有p+q个约束条件，其中p个是不等式约束，q个等式约束。
yonsan_·2022-11-24 00:27

进阶训练-动态规划

线性dp，背包问题，区间dp，树形dp，环形与后效性处理，状压dp，计数类dp，数位dp，倍增优化，数据结构优化，单调队列优化，斜率优化，四边形不等式线性dp>从集合角度考虑dp问题：状态表示集合属性（
Bamboo-Rat·2022-11-23 20:15
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