凸函数-不等式第16页

【python环境下Z3约束求解器学习笔记】基础语法

本章目录一个简单的实例另一种求解方法：solverReal类型的简单使用实数型小数保留问题：precisionNot和Or的简单使用公式简化：Simplify一个简单的实例问题描述：解不等式a+b=0,

print_Hyon·2023-01-25 12:13

学习人工智能day-2

1.凸函数按照以上定义，当只取θ1与θ2时，且二者都取为1/2，满足上面的结论2．Hession矩阵

拽紧哥的腿毛·2023-01-23 10:23

1.人工智能的数学基础

目录1.高数1.1梯度问题：1.2凸函数问题与梯度下降1.2.1凸集与凸函数1.2.2梯度下降1.2.3梯度下降的参数求解1.2.4梯度下降步骤1.2.5迭代的终止条件1.2.6代码实现1.3求最优解的方法

data-master·2023-01-22 13:10

寒假杂题练习

构造）AcWing4261.孤独的照片（乘法原理+构造+枚举）4780.等差数列-AcWing题库（数学+枚举）三、贪心：AcWing145.超市（反悔贪心+小根堆）AcWing4655.重新排序（排序不等式

Mustan_·2023-01-22 09:57

「SymPy」符号运算(3) (非)线性方程(组)求解、数列求和、连乘、求极限

传送链接：「SymPy」符号运算(1)简介/符号/变量/函数/表达式/等式/不等式/运算符「SymPy」符号运算(2)各种形式输出、表达式的化简合并与展开本篇介绍SymPy方

行吟客·2023-01-21 10:40

「SymPy」符号运算(1) 简介/符号/变量/函数/表达式/等式/不等式/运算符

目录1简介2导入库3定义符号4定义函数5表达式6等式/不等式7`SymPy`假设与限制8运算符/函数常用运算符/函数数学常数三角函数复杂函数指数运算1简介SymPy是开源免费的python库，具有强大的符号运算和数值计算功能

行吟客·2023-01-21 10:10

「SymPy」符号运算(4) 微积分与有限差分

目录导言积分不定积分定积分多重积分求导一阶导数高阶导数偏导数有限差分常微分差分差分系数高阶差分偏微分差分导言在前几篇中，我们学习了SymPy的基本语法、方程求解等基础知识传送链接：「SymPy」符号运算(1)简介/符号/变量/函数/表达式/等式/不等式

行吟客·2023-01-21 10:24

最优化理论与方法_《数值与最优化方法》（目录）

数学基础1.1.1等值线；1.1.2可微与梯度；1.1.3方向导数；1.1.4Hesse矩阵；1.1.5多元函数的Taylor展开；1.1.6开集与闭集；1.1.7最优性条件；1.1.8凸集；1.1.9凸函数

weixin_39861918·2023-01-21 08:15

数值优化之凸函数

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1凸函数的性质2凸函数的性质1凸函数的性质凸函数最重要的性质就是Jensen'sinequality,也就是琴生不等式。

无意2121·2023-01-20 08:47

深度学习实战第5章深度学习优化笔记

5.1.1局部最优1.凸函数最显著的特征是能够找到一个局部最优解，并且此解是全局的最优解。

醉一心·2023-01-20 01:07

Minimum Snap轨迹规划详解（3）闭式求解

如果QP问题只有等式约束没有不等式约束，那么是可以闭式求解(closeform)的。闭式求解效率要快很多，而且只需要用到矩阵运算，不需要QPsolver。

一抹烟霞·2023-01-19 20:17

机器学习——对数回归求解

只有凸函数梯度为0的点才是极值点（费马定理）。

臭小子222·2023-01-19 10:44

梯度下降法

gradientdescent线性回归的梯度下降线代复习Octave求逆矩阵的函数:pinv()奇异矩阵(退化矩阵)没有逆矩阵矩阵转置梯度下降gradientdescent:=赋值=判断线性回归的梯度下降线性回归的代价函数总是凸函数

Jerry学编程·2023-01-18 22:39

SCA（successive convex approximation）学习

convex:就是说在迭代的过程中采用的是凸函数来代替非凸函数。

快把我骂醒·2023-01-18 01:05

信息论中的不等式

1.凸函数定义凸函数f(x)定义有两个方法：1）f′′(x)≥02）λf(x1)+(1−λf(x2)≥f(λx1+(1−λ)xx)用这两种定义来证明函数凸性各有利弊。

tkyjqh·2023-01-18 00:52

数学建模：11 数学规划模型

%%线性规划：[x,fval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0);%c是目标函数各个变量的系数组成的列向量%lb是各个变量的下界组成的列向量%默认求的是目标函数的min、不等式约束是小于等于

NElks·2023-01-17 07:23

【数学建模】Python+Gurobi——零基础学优化建模线性规划模型（LP）

概述规划问题的数学模型一般由三个因素构成决策变量目标函数约束条件数学规划是运筹学的一个重要分支，线性规划是数学规划的一个重要分支线性规划即以线性函数为目标函数，线性条件为约束条件建立线性规划模型的基本步骤（1）分析问题，找出决策变量（2）根据问题，找出决策变量必须满足的一组线性等式或者不等式约束

我爱Matlab编程·2023-01-16 21:33

SDDIP

SND以及SDDiP收敛的关键在于某种紧密性的概念，即通过有效的线性不等式实现的价值函数的欠近似，我们将

zzzzz忠杰·2023-01-16 06:12

Andrew Ng 神经网络与深度学习 week2

神经网络与深度学习文章目录神经网络与深度学习Logistic回归sigmaLogistic回归另一种表示法Logistic回归的损失函数(costfunction)notation：为什么convexfunction被译作凸函数

不爱写程序的程序猿·2023-01-16 06:35

线性规划之单纯性算法

线性规划问题的标准形式：用松弛变量技术把不等式化成等式：单纯性算法的思想：从一个基本可行解出发，寻找能使得目标函数更优的另一个解，迭代下去直到找不到。使用这种方法避免大量的无用比较。

theArcticOcean·2023-01-16 04:22

单纯形法详解

是代数拓扑里的一个概念，可以简单将'单纯形'理解为一个凸集，标准的线性规划问题可以表示为:min（ormax）f(x)=cxs.t.Ax=bx>=0,b>=0以上形式称为线性规划标准型，使用单纯型法时，如果约束条件含有不等式时需新增变量

m2xgo·2023-01-16 04:18

（复现）微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法前置条件程序改动遇到过的问题集合仿真结果说明参考文献前置条件1.写出所有目标函数，等式约束，不等式约束的一般形式。2.写出紧凑形式（矩阵表示）。

我爱吃沙糖桔·2023-01-16 04:15

机器学习中的数学基础（四）：概率论

概率论4概率论4.1一些概念4.2二维随机变量4.2.1离散型4.2.2连续型4.3边缘分布4.3.1离散型边缘分布4.3.2连续型边缘概率密度4.4期望4.4.1一维期望4.4.2二维期望4.5马尔可夫不等式

三耳01·2023-01-15 18:38

matlab中对比度增强函数imadjust

当gamma>1时，变换函数是一个凸函数，会增强暗色输出。当gamma

re_call·2023-01-15 10:12

【泛函分析】 2 赋范线性空间

1线性空间满足加法数乘的线性运算线性包spanA：凸包coA：即有限凸组合组成的集合同构：是双射且线性流形:线性子空间对某个向量的平移，2赋范线性空间2.1定义1.准范数：[1]正定性：；[2]三角不等式

xzen·2023-01-15 07:00

深度学习课后作业——Course2-Week1

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。

努力写题的tyf·2023-01-14 11:38

欧几里得空间

文章目录1欧几里得范数2距离3标准内积4柯西-施瓦茨不等式5正交6叉乘7平行四边形法则8欧几里得运动线性空间里最重要的就是欧几里得空间了，这是线性代数学习绕不过去的槛。

醒过来摸鱼·2023-01-14 10:24

ML15-EM算法

EM算法推导（Jensen不等式）Σ（概率*值）=期望将第二行式子最后当作

十九岁的花季少女·2023-01-11 20:06

高数【微分中值定理和导数的应用】--猴博士爱讲课

第四课《微分中值定理和导数的应用》1/3用罗尔中值定理证明等式2/3用拉格朗日中值定理证明关于f(x2)-f(x1)/[x2-x1]的不等式3/3求极值与最值求函数f(x)=4x3−12x2+9x的极大值

mwcxz·2023-01-09 22:14

机器学习之数学基础——期望、方差、协方差、相关系数、矩、协方差矩阵

期望定义性质方差定义切比雪夫不等式协方差定义性质协方差的上界方差和协方差的关系相关系数矩协方差矩阵期望定义离散型E(X)=∑i∞xkpk连续型E(X)=∫∞−∞xf(x)dx性质E[aX+bY]=aE[

BerMaker·2023-01-09 16:33

（西瓜书）简单线性回归公式推导

目录一、线性回归概述：二、数学知识储备：三、证明损失函数是关于w和b的凸函数：四、求解b:五、求解w:一、线性回归概述：给定数据集，其中，，线性回归试图学得：，使得.回归任务中常使用均方误差来衡量f(x

想去的远方·2023-01-09 13:39

(重要)实数域上一切范数等价的证明

编辑切换为居中添加图片注释，不超过140字（可选）1、首先证明连续性，经过不等式放缩以后，发现当X趋于Y的时候，函数X趋于函数Y，因此证明了这个范数具有连续性。编辑切换为居中添加图片注释，不超过140

whu_hy·2023-01-08 19:25

梯度下降法——一元线性回归

一个参数的情况：梯度下降法缺点：有可能会陷入局部极小值使用梯度下降法来求解线性回归线性回归的代价函数是凸函数

陈陈的糖罐子·2023-01-08 16:09

数学建模——线性规划

②找出等式或不等式约束条件。③构造关于决策变量的一个线性函数。线性规划模型的一般形式：或：为目标函数的系数

放牛儿·2023-01-08 14:54

[学习笔记]凸优化/WQS二分/带权二分

从一个题带入：[八省联考2018]林克卡特树lct——WQS二分比较详细的：题解P4383【[八省联考2018]林克卡特树lct】简单总结和补充：条件凸函数，限制方法：二分斜率，找切点横纵坐标，判断k的位置找切点坐标

weixin_33777877·2023-01-08 13:28

机器学习问题总结

卷积核的大小卷积的运算（以卷积核为核心进行运算）以单个进行卷积，以滑窗进行卷积，卷积层可以降低矩阵的大小卷积层可以降低矩阵的大小参数共享机制：每个神经元连接数据窗的权重是固定的，权重是如何训练得到的机器学习中的三大不等式霍夫丁不等式

weixin_44144171·2023-01-08 10:24

梯度下降基本原理、优势、局限、改善（SGD和BGD）笔记

对于大多数机器学习模型来说，损失函数（不是凸函数）都无法直接利用最小二乘法进行求解，经常使用梯度下降算法求解最小值。

cy^2·2023-01-07 08:10

2022年诺贝尔物理学奖背后的故事——贝尔不等式诞生之后

前言：诺贝尔奖授予三位物理学家，表彰他们通过光子纠缠实验，确定贝尔不等式在量子世界中不成立，并开创了量子信息这一学科。

灵遁者国学智慧·2023-01-06 19:27

利用遗传算法（GA）做权重优化的MATLAB代码（等式约束）

由于文章中涉及对权重做优化，记录一下，希望能给像我一样的代码小白提供一点点思路，也希望能够得到大佬指点~~不断进步~~感觉等式约束似乎比不等式约束更加复杂一些，本来想使用粒子群算法（PSO）,但是苦于能力有限没找到等式约束相应的代码

Loveumm·2023-01-06 15:54

变分推断（variational inference）/variational EM

文章目录1.琴生不等式2.香农信息量/自信息I3.信息熵4.相对熵/KL散度/信息散度5.最大似然5.1表述方式15.2表述方式25.3在有监督分类任务中的应用6.EM6.1EM算法介绍6.1.1最小化

诸神缄默不语·2023-01-06 10:59

最小二乘法和梯度下降算法的区别

最小二乘法的定义:对于一个已被证明是凸的二次函数，直接通过另其对各个自变量偏导数=0，得出了n(自变量的个数)个方程，然后解这个n元的方程组，就得出了目标凸函数的最优解析解,当然，通过这

④·2023-01-06 00:48

数学建模之整数规划

注：1）松弛变量和剩余变量——不等式求解没有等式求解方便，那么以x1+x2=0即可，此时x3叫做松弛变量。同理，当x1+x2>=10时，引入x3,x1+x2-x3=10，x

七柒想齐·2023-01-05 19:42

弱分类器的最优阈值(Theta)和不等式方向(P)

求解某一haar特征值所对应弱分类器的最优阈值(Theta)、不等式方向(P)和最小权重误差(E)function[ThetaPE]=AdaBoost_Theta_P(F,y,w,r,m)%求解某一

辛传贤·2023-01-05 16:56

Pinsker 不等式证明(Proof of Pinsker‘s Inequality)

防盗:ProofofPinsker’sInequality/Pinsker’s不等式证明_Set_____的博客-CSDN博客1.Statement:其中,不等号左侧等价于,关于KL散度可以看这篇介绍:

Set_____·2023-01-05 16:21

非凸优化可采用的方法

非凸优化问题如何转化为凸优化问题的方法：1）修改目标函数，使之转化为凸函数2）抛弃一些约束条件，使新的可行域为凸集并且包含原可行域而https://blog.csdn.net/R1uNW1W/article

三年得·2023-01-05 14:00

神经网络反向求导不可导情况处理

次梯度方法(subgradientmethod)是传统的梯度下降方法的拓展，用来处理不可导的凸函数。它的优势是比传统方法处理问题范围大，劣势是算

RichardsZ_·2023-01-05 08:39

最优化方法学习笔记01——基本概念

最优化方法最优化方法学习笔记01——基本概念前言一、最优化方法的定义与分类1.一般形式2.简单分类二、最优化的条件和一些基本概念1.凸集2.超平面3.支撑面4.凸函数5.方向导数6.可微函数的凸性的三定理

显然易证·2023-01-04 20:16

数值优化——简介及无约束优化基础

可行集通常是无限的离散优化：变量是整数集合B、从约束的角度约束优化和无约束优化C、从解的角度局部优化和全局优化（对于凸优化问题，局部解和全局解等价；但是普遍情况下很难找到一个优化问题的全局最优解）凸集：凸函数

Full ofstarsl·2023-01-04 20:45

优化问题---凸优化基本概念

1.1基本概念1.2凸优化和非凸优化2、集合概念2.1仿射集、仿射包、仿射组合2.2凸集、凸包、凸组合2.3锥、凸锥3.凸函数与非凸函数4.总结1.凸优化到底是什么？

爱听雨声的北方汉·2023-01-04 20:14

机器学习笔记--Hoeffding霍夫丁不等式

Hoeffding霍夫丁不等式在0\)当\(k=(p-\varepsilon)n\)时,有Hoeffding不等式\[\begin{equation}P(H(n)\le(p-\varepsilon)n)

weixin_30594001·2023-01-02 13:26

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