凸函数-不等式第21页

略解深度学习优化策略

凸函数：深度学习中出现的几乎所有优化问题都是非凸的。下面是对凸（convex）和非凸的一个介绍。由上图可以找到明显的规律是，第一个图形和后两个图形的明显区别，第一张图中的点线段部分出

hithithithithit·2022-11-21 20:47

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

297个机器学习彩图知识点（5）

1.岭回归2.安斯库四重奏3.偏差方差4.自助采样法5.能力6.最优化算法7.常见激活函数8.凹凸函数9.条件概率10.置信区间11.模型的一致性12.代价函数13.交叉熵14.决策边界15.特征选择策略

冷冻工厂·2022-11-21 07:57

17、数据分析--支持向量机

支持向量机是处理回归问题的可泛化性能最好的，解决过拟合，机器学习中算法精度也是最高的相关数学知识梯度下降梯度下降法(GradientDescent，GD)常用于求解无约束（不跟其他的位置比最近，而是只自己比什么时候数值最小）情况下凸函数

T o r·2022-11-21 07:34

机器学习—西瓜书-chapter3—对率回归

编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果对率函数是任意阶可导的凸函数，这是非常重要的性质。西瓜数据集3.0暂时不知道什么原因导致，结果差别这么大，记录下来。

糖糖糖-豆·2022-11-21 02:22

KL散度、JS散度的理解以及一些问题

2.非负性：因为对数函数是凸函数，所以KL散

小葵向前冲·2022-11-21 00:14

最优化方法02——优化问题引入、线性组合、正交化

目录系列文章目录一、优化问题1.渐近记号—o记号（高阶无穷小）2.必要条件3.凸集与凸函数3.1凸集3.2凸函数4.向量偏导5.优化问题样例6.聚类与K-means6.1聚类6.2K-means二、线性组合与线性相关

@李忆如·2022-11-20 21:03

如何推导最小二乘法，求解多元线性回归参数？

sklearn中linear_model.LinearRegression参数介绍+案例最小二乘法损失函数求解推导最小二乘法的思路：对损失函数求导，令其为0，求得损失函数最小值时的参数，但前提条件：导数为凸函数

好好学习的星熊·2022-11-20 19:39

最小二乘法——线性回归

凸函数的最小值通常在导数等于0处取得，因此，可以转换为：令，则公式①公式②第四步：将公式①代入公式②得三、C++实现#include#includeusingnamespacestd;/*Eigen*

@Mosquito·2022-11-20 19:59

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

torch.nn里的损失函数：MSE、BCE、BCEWithLogits、NLLLoss、CrossEntropyLoss的用法

之所以不用于分类问题，可能原因为：使用sigmoid之后，函数形式不是凸函数，不容易求解，容易进入局部最优。

zcm0126·2022-11-20 13:33

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

【机器学习】西瓜书 03 线性回归模型

03线性模型文章目录03线性模型机器学习三要素3.1一元线性回归算法原理3.1.1最小二乘法3.1.2极大似然估计法3.2参数估计凸集凸函数凸充分性定理梯度Hessian矩阵3.2.1证明E(w,b)E

Biophilia_hyb·2022-11-20 09:33

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

吴恩达机器学习(五)逻辑回归练习-二分类练习

理论上来说，我们也可以对逻辑回归模型沿用这个定义，但是问题在于，当我们将hθ(x){h_\theta}(x)hθ(x)带入到这样定义了的代价函数中时，我们得到的代价函数将是一个非凸函数（non-convexfunction

undo_try·2022-11-20 03:48

机器学习笔记

预备知识1、什么是凸函数？

O zil·2022-11-19 23:59

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

梯度下降算法拟合线性函数的python实现

梯度下降算法拟合线性函数的python实现梯度下降算法与线性回归算法的比较如下：该问题便转换为求解凸函数即代价函数最小值的问题。对于线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数。

不想秃头的男孩·2022-11-19 03:15

Optimizers for deep learning(优化器)

优点是在凸函数能收敛到最小值。但显而易见的是，这方法计算量太大。假如我们的数据集很大的话，普通的GPU是完全执行不来的。还有一点，它逃不出鞍点，也容易收敛到局部最小值（也就是极小值）。那为了提高我们

白蛋儿_爱编程~·2022-11-19 02:40

logistic回归模型之梯度下降法

成本函数J(w,b)的图像是凸函数（大碗形状），当处于最低点时，即为获取了最优的w和b值。

BugsKiller1·2022-11-18 16:13

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

【最优化理论】02-凸规划

极点极方向紧凸集表示凸集表示定理凸集分离定理闭凸集性质（点在闭凸集上的映射）（为凸集分离定理证明做铺垫）点与凸集分离定理凸集与凸集可分离凸函数凸函数性质凸函数的根本重要性凸函数判别凸函数一阶判别法凸函数二阶判别法二阶充要条件二阶充分条件凸规划凸优化问题凸优化

暖焱·2022-11-17 13:44

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

【最优化理论】03-无约束优化

无约束优化无约束优化问题无约束优化问题的应用无约束优化问题的最优性条件无约束-凸函数-最优性条件（充要）无约束-一般函数-最优性条件必要条件一阶必要条件：梯度为0二阶必要条件：hessian矩阵半正定充分条件二阶充分条件

暖焱·2022-11-17 13:13

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

PYTORCH学习（2）：梯度下降、随机梯度下降、mini batch、反向传播

PYTORCH学习（2）：梯度下降、随机梯度下降、minibatch1、学习点1.1非凸函数1.2鞍点问题1.3前向传播和反向传播2、python实现2.1梯度\随机梯度下降2.2minibatchpython

取不到名字的Z先生·2022-11-16 17:58

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(2)-凸集、凸函数

nefu_0iq·2022-11-14 13:11

AI 数学基础知识-方向导数与梯度、范数矩阵、SVD分解、PCA、凸函数

原课程链接自己的课程笔记，方便自己查漏补缺。想补充数学预备知识的友友，建议去看原视频。相比于考研数学，这里更注重理解，而不是强调计算能力。数分方向导数和梯度之后学梯度下降算法需要，考研时没学留下的坑，赶紧补下面又通过一个案例计算说明：梯度方向的方向导数=梯度的模线性代数a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])b=np.array([[1,2,1],[2,2,1]])#点对点相乘n

海星？海欣！·2022-11-14 13:10

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

pytorch_lesson5 基本优化思想与最小二乘法— 建模思路+最小二乘法(最小二乘法代数表示方法+手动实现最小二乘法+lstsq最小二乘法)

文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、简单线性回归的机器学习建模思路1、回顾简单线性回归建模问题2.转化为优化问题3.最优化问题的求解方法图形展示目标函数函数的凹凸性凸函数的最小值

斯外戈的小白·2022-11-14 07:27

【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

一套有趣的期权套利题目

一套有趣的期权套利题目–潘登同学的金融经济学笔记文章目录一套有趣的期权套利题目--潘登同学的金融经济学笔记来源出题人给出的解法我的解法来源前几天在刷视频的时候，发现了这样一道题出题人给出的解法因为期权的现金流是个凸函数

PD我是你的真爱粉·2022-11-11 11:19

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