不等式第16页

【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

贪心——哈夫曼树、不等式和推公式

文章目录Huffman树合并果子排序不等式例题绝对值不等式仓库选址推公式耍杂技的牛总结Huffman树给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树

一颗菜籽·2022-11-23 19:19

高等数学——常考公式（1）

ln⁡(1+x)>x1+x\begin{aligned}&x>\sinx\\&x>\ln(1+x)>\frac{x}{1+x}\\\end{aligned}x>sinxx>ln(1+x)>1+xx常用不等式

溜了溜了==3·2022-11-23 18:19

基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）进行分类、函数估计、时间序列预测和无监督学习附Matlab代码

matlab科研助手·2022-11-23 18:08

机器学习笔记（七）：SVM

以下几种方式求出来的解都有可能是局部极小值，只有当函数是凸函数的时候，才可以得到全局最小值)：①无约束问题：求解方式一般求解方式梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法等；②等式约束条件：求解方式一般为拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法求解③不等式约束条件

xiaoxy97·2022-11-23 15:42

概率统计·大数定律及中心极限定理【大数定律、中心极限定律】

call me by ur name·2022-11-23 11:50

IMC附录A

目录A.1恒等式与不等式THEOREMA.1(Binomialexpansiontheorem)PROPOSITIONA.2PROPOSITIONA.3PROPOSITIONA.4A.2渐进符号DEFINITIONA

南鸢北折·2022-11-23 11:20

切比雪夫不等式 & 大数定律 & 中心极限定理

切比雪夫不等式&大数定律&中心极限定理切比雪夫不等式大数定理切比雪夫大数定律辛钦大数定律伯努利大数定律模拟代码中心极限定理列维－林德伯格定理棣莫弗—拉普拉斯定理模拟代码人们在长期的

梁小憨憨·2022-11-23 10:53

scipy.optimize.linprog函数参数最全详解

scipy.optimize.linprog函数1、线性规划概念2、输入格式3、参数设置：4、输出格式：5、例子6、若有更多Python的问题，请挪步“佐佑思维”公众号→回复免费7、★佐佑思维二维码★1、线性规划概念定义：在线性等式和不等式约束下

佐佑思维·2022-11-22 20:40

中学数学教学参考杂志社中学数学教学参考编辑部2022年第27期目录

5-7注重师生互动,激活数学课堂董启福;8-9例析高中数学体验教学法的应用金文印;10-11浅谈指向数学核心素养的课堂教学朱菊芳;12-13基于理解六侧面理论的概念深度学习设计李宏贞;14-16“含参不等式恒成立问题

QQ992832970·2022-11-22 19:38

高数基础_第1节_概述以及预备知识

高数基础_第1节_概述以及预备知识概述和集合的定义IntroOutline逼疯康托的实数集理论邻域：稠密（density）实数集界常用不等式与映射常用不等式映射函数及特殊函数三角函数：六边形法则函数的运算几个特殊函数函数的性质概述和集合的定义

IrisEpode·2022-11-22 18:47

数值分析思考题 (钟尔杰版) 参考解答——第三章

6.何谓向量范数的三角不等式？说出几何意义？7.常用向量范数有哪三种？向量范数等价性有何意义？8.矩阵算子范数与

草原一只鹰·2022-11-21 19:00

用python解决线性规划

我们将在代码中逐步了解1.我们先来看一个题目：先导入库函数：fromscipyimportoptimizeimportnumpyasnp之后，范围限定，注意，系统默认是小于等于且求最小值，所以一切大于等于的不等式都要在两边同时乘以

北北的巷栀酒·2022-11-20 15:33

python求解线性规划问题和整数规划-建模初探

线性规划问题，在线性等式或者不等式的约束下，去求解一个线性目标函数的最大值最小值问题。首先想到的是scipy中的优化包→optimize里面的linprog。

PY_smallH·2022-11-20 15:00

凸优化学习笔记：内点法

凸优化学习笔记：内点法绪论如何解等式约束问题：Newton法如何解决不等式约束问题：障碍函数以及中心路径障碍函数：实现不等式约束问题到等式约束问题的转化基本思想可行性及障碍函数本质的分析中心路径基本思想以及可行性障碍法

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:55

线性规划问题（LP问题）

线性规划问题（LP问题）线性规划问题基本特征（什么是LP问题）几何意义（物理意义理解）两种特殊形式（LP问题中被研究较透彻的两个方向）标准形式的LP问题一般LP问题如何转化为标准LP问题不等式形式的LP

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:53

Hadamard积学习笔记（张贤达《矩阵分析与应用》）

Hadamard积学习笔记（张贤达《矩阵分析与应用》）定义与正定性有关的性质正定性的传递性正定性的反推（Fejer定理）与矩阵迹有关的性质定理1定理2一般性质Hadamard积服从的不等式本文是张贤达老师

浩瀚穹宇楠林当空·2022-11-20 11:53

单纯形法；大M法；两阶段法

1.单纯形法不等式约束中只有≤时，可以用单纯形法。1.1定义可行解：满足约束条件和

Znnjcidmslz·2022-11-20 09:56

python实现单纯形法迭代形式（待更新人工法+对偶）

输入格式与matlab的linprog公式类似链接，之前还写过这个已经忘了，可以参考，但是这个的写法要求不等式必须是≤，有需求可以自己变通单纯形法的迭代公式建议看厦大运筹学之规划论剩下的实现和原理之后再写

数学小牛马·2022-11-20 09:46

Python中范数计算以及numpy矩阵的运算

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

烟火风流·2022-11-20 09:32

python--实现任意向量和矩阵的范数计算

由矩阵范数计算公式：并计算满足以下不等式的n值：代码如下：importnumpyasnpimportmath#calculatenormofVectorX,p=1,2,∞defnorm_x(x,p):n

含光TAH·2022-11-20 09:00

运筹学—线性规划单纯形表

a.具有等式约束方程组：一般引入松弛变量将不等式约束转化为等式约束b.约束方程右边常数非负：若右边为负，则两边同称-1使其变为非负c.所有变量非负d.目标函数为max型，对于min型，化为max型例如：

管二三·2022-11-19 22:17

滑模变结构控制（1）--指数趋近律

1.2引理针对，不等式方程，的解为1.3指数趋近律分析如下：定义函数为，采用指数趋近律，则可得到根据节中的引理，针对不等式方程，有，，解为可见，指数收敛至零，收敛速度取决于。

LUNZO·2022-11-19 16:19

EM算法与高斯混合模型GMM

文章目录凸函数Jensen不等式极大似然估计EM算法GMM(高斯混合模型)GMM算法流程代码实现凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数

身影王座·2022-11-18 11:40

机器学习6——EM算法与高斯混合模型GMM

前置内容Jensen不等式高斯混合模型多元高斯模型拉格朗日乘子法主要内容EM算法（Expectation-Maximization），期望-最大化。用于保证收敛到MLE（最大似然估计）。

weightOneMillion·2022-11-18 11:36

最优化--等式约束最优性条件

最优化问题常见的有无约束优化，等式约束优化，不等式约束优化。这里用两篇blog分别讨论等式约束优化与不等式约束最优化的最优性条件。我们首先讨论等式约束的情况下，其最优解满足怎样的性质。

ice110956·2022-11-17 13:14

深度学习基础 - 三角函数

谁引进的弧度读《古今数学思想》第二卷中知道欧拉，1748年他在关于木星和土星运动中的不等式中给出了三角函数的系统处理。又是他1748年的《引论》中已经搞清了三角函数的周期性，并引入了角的弧度。

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:51

用切比雪夫不等式呀！

大数据文摘出品编译：蒋宝尚、茶西上图是万圣节的一周，在捣蛋和给糖之间，数据极客们在社交媒体上为这个可爱的网红词汇而窃窃私语。正态分布/超自然分布你觉得这是个玩笑？让我告诉你，这不是笑料。这是吓人的，真正的万圣节精神！如果我们无法假设我们的大部分数据(商业、社会、经济或科学根源)至少近似“正态”(即它们是由一个高斯过程或多个这样的过程的总和产生的)，那么我们就完蛋了！简单来说吧，以下非常重要的概念将

conglu1891·2022-11-16 08:37

曲线积分与曲面积分总结_2020考研数学核心知识点梳理总结

导数的计算(“三个法则一个表”：四则运算、复合函数、反函数，基本初等函数导数表;“三种类型”：幂指型、隐函数、参数方程;高阶导数)3、导数的应用(切线与法线、单调性(重点)与极值点、利用单调性证明函数不等式

weixin_39603778·2022-11-15 22:47

2022-11-13 一道很有意思的不等式

已知正数，满足，求的最小值直接移项：由已知可以得到两边都是正数，两边平方，得到：这里就需要用到常用的一个操作，用基本不等式把等式变成不等式：移项之后，得到得到（舍去）或者其中用基本不等式将等式变为不等式的操作还是比较实用的

天下第二狙·2022-11-14 19:55

一、基础知识(1)-范数、导数

一、范数1.1向量范数定义：满足正定、齐次、三角不等式，则称从向量空间到实数域的非负函数的范数lpl_plp范数：∣∣v∣∣p=(∣v1∣p+∣v2∣p+...

nefu_0iq·2022-11-14 13:07

【矩阵论】范数和矩阵函数（1）

概念与定义1.范数与赋范线性空间（1）范数——向量空间上的满足某些性质的实值函数性质1称为范数的正定性（恒正性）性质2称为范数的齐次性，其中因为k∈F，F可能是复数域，所以k值要取模值性质3称为范数的三角不等式

kodoshinichi·2022-11-13 17:28

【LSSVM回归预测】基于matlab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

海神之光·2022-11-13 14:01

Hoeffding不等式及其在机器学习中的应用

参考Hoeffding不等式及其在机器学习中的应用-云+社区-腾讯云考虑二分类问题和真实函数,假定基分类器的错误率为,即对每个基分类器有(1)假设集成通过简单投票法结合个基分类器,若有超过半数的基分类器正确

Wanderer001·2022-11-12 15:15

机器学习中常用的几个概率不等式及证明

马尔科夫不等式、霍夫丁不等式和詹森不等式，是机器学习中经常遇到的几个概率不等式。本文对它们进行简单介绍，并加以证明，然后对它们在机器学中的应用进行举例说明。

数据与智能·2022-11-12 15:12

机器学习基石——Heoffding不等式推导

www.cnblogs.com/kolmogorov/p/9518867.htmlhttps://blog.csdn.net/hedan2013/article/details/763370400.Heoffding不等式是独立的随机变量

周二下午多云转小雨·2022-11-12 15:41

各种常用不等式汇总

参考：百度百科帮计算：https://www.bang123.cn/budengshi/杨氏(young)不等式：https://zhuanlan.zhihu.com/p/41654910赫尔德（Hölder

流浪猪头拯救地球·2022-11-12 15:35

机器学习|切比雪夫不等式（3sigma原则来源）|10mins入门|概统学习笔记（十）

切比雪夫不等式定义：设随机变量X有期望E(X)和方差σ2\sigma^2σ2，则对于任给的ϵ>0\epsilon>0ϵ>0P{∣X−E(X)∣≥ϵ}≤σ2ϵ2P\{|X-E(X)|\geq\epsilon

Sany 何灿·2022-11-12 15:35

机器学习中常用的不等式

目录1.马尔可夫不等式2.切比雪夫不等式3.坎泰利不等式4.佩利-齐格蒙德不等式5.霍夫丁不等式6.柯尔莫哥洛夫不等式7.最大值不等式8.麦克迪尔米德不等式9.平斯克不等式1.马尔可夫不等式马尔可夫不等式为一个非负随机变量大于等于一个正值的概率给出了上界

allein_STR·2022-11-12 15:04

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