凸函数-不等式第27页

不等式视角下的策略梯度算法

本文首发于：行者AI强化学习（ReinforcementLearning，RL），也叫增强学习，是指一类从（与环境）交互中不断学习的问题以及解决这类问题的方法。强化学习问题可以描述为一个智能体从与环境的交互中不断学习以完成特定目标（比如取得最大奖励值）。和深度学习类似，强化学习中的关键问题也是贡献度分配问题[1]，每一个动作并不能直接得到监督信息，需要通过整个模型的最终监督信息（奖励）得到，并且有

·2021-02-07 13:07

中科大-凸优化笔记（lec14）-保凸运算

f_nf1,⋯,fn为凸，则f=∑i=1mwifif=\sum_{i=1}^mw_if_if=∑i=1mwifi为凸，若wi≥0,∀iw_i\ge0,\foralliwi≥0,∀i1.定义域是凸集2.不等式若

及时行樂_·2021-02-07 13:32

中科大-凸优化笔记（lec13）-一些常见的凸函数（下）

全部笔记的汇总贴（视频也有传送门）：中科大-凸优化一、log-sum-exp（解析逼近）f(x)=log⁡(ex1+⋯+exn) x∈Rnf(x)=\log(e^{x_1}+\cdots+e^{x_n})\;\;\;\;x\in\R^nf(x)=log(ex1+⋯+exn)x∈Rnmax⁡{x1,⋯ ,xn}≤f(x)≤max⁡{x1+⋯+xn}+log⁡n\max\{x_1,\cd

及时行樂_·2021-02-06 19:26

中科大-凸优化笔记（lec12）-一些常见的凸函数（上）

全部笔记的汇总贴（视频也有传送门）：中科大-凸优化一、二次函数f:Rn→R domf=Rnf:\R^n\rightarrow\R\;\;\;\;\;\;domf=\R^nf:Rn→Rdomf=Rnf(x)=12XTPX+δTX+r, P∈Sn,δ∈Rn,r∈Rf(x)=\frac12X^TPX+\delta^TX+r,\;\;\;P\inS^n,\delta\in\

及时行樂_·2021-02-05 22:16

中科大-凸优化笔记（lec11）-凸函数：二阶条件

全部笔记的汇总贴（视频也有传送门）：中科大-凸优化一、凸函数的定义（复习）f:Rn→Rf:\R^n\rightarrow\Rf:Rn→R为凸函数⇔domf\Leftrightarrowdomf⇔domf

及时行樂_·2021-02-05 21:55

中科大-凸优化笔记（lec10）-凸函数：一阶条件

全部笔记的汇总贴（视频也有传送门）：中科大-凸优化一、凸函数的扩展f:Rn→Rf:\R^n\rightarrow\Rf:Rn→R为凸函数，dom f=C⊆Rndom\;f=C\subseteq\R^ndomf

及时行樂_·2021-02-05 13:22

B站视频课《PyTorch深度学习实践》笔记-第3讲-梯度下降算法

分治法，目标函数曲线是凸函数时可用。否则，找到的是局部最优点，很可能错过目标点。并且，当权重数量级很大时，也不能用

太阳少阴天·2021-02-03 23:56

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

·2021-02-02 23:30

有约束情况下的粒子群算法函数寻优

对于函数y=x1+x2*x3x1+x2=x3就是等式约束不等式约束例如上图中g(x)0,disp('Constraintsmusthaveequalsi

沃特艾文儿_·2021-01-31 17:27

机器学习（2）感知机原理及实现

由Hoeffding不等式表明，在假设空间有限、样本空间有限的情况下，泛化误差是依据概率服从于泛化误差上界的，也就是说可以预估了解一个模型的可能犯错的能力。

ProfSnail·2021-01-31 10:12

数学规划详解(附例题及部分Python实现)

(限制条件)gi(x)≤0,i=1,2,3,,,m(不等式约束)min(或max)z=f(x)s.t.(限制条件)g

Lizzy_0323·2021-01-31 00:50

统计学之讲讲切比雪夫定理

在讲切比雪夫定理之前，我们先看下切比雪夫不等式：其中P表示概率，X是随机变量，μ是期望，k是常数，σ是标准差，整个公式表示距离期望μ越远的值出现的概率是越小的。

·2021-01-27 17:45

【优化求解】约束优化之惩罚函数法简介【Matlab 070期】

2、约束优化问题的分类约束优化问题大致分为三类：等式约束、不等式约束、等式+不等式约束。其数学模型为：等式约束minf(x),x\in

星斗月辉·2021-01-27 16:29

【优化求解】基于matlab约束优化之惩罚函数法【含Matlab源码 163期】

2、约束优化问题的分类约束优化问题大致分为三类：等式约束、不等式约束、等式+不等式约束。其数学模型为：等式约束minf(x),x\in

紫极神光·2021-01-27 13:46

2021-01-25

1.试证明Jensen不等式：对任意凸函数f(x)，有f(E(x))≤E(f(x))。显然，对任意凸函数f(x)，必然有取，所以：以此类推得：2.试证明

53retrac·2021-01-25 21:18

西瓜书读书笔记（十二）-计算学习理论

常用的几个不等式：Jensen不等式Hoeffding不等式McDiarmid不等式二、PAC学习算学习理论中最基本的是概率近似正确（PAC）学习理论。

及时行樂_·2021-01-25 18:51

2840页的计算机毕业论文，德州奥斯汀华人博士究竟写了啥

其中，包括矩阵在优化算法中的作用、随机矩阵中的集中不等式（Conc

QbitAl·2021-01-24 12:43

【lSSVM预测】基于matlab鲸鱼优化算法之lSSVM数据预测【含Matlab源码 104期】

一、简介1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失

紫极神光·2021-01-23 09:22

高数习题12.3

利用帕斯瓦尔不等式，求下列级数的和：∑n=1∞1(2n−1)4\sum_{n=1}^\infty\frac{1}{(2n-1)^4}

Yjl_Richard·2021-01-22 16:29

那个数学课终于好了

基本内容高级泛函分析+微分集合+抽象概率论+不等式+LeCam理论。频道之前各种问题，后来终于跟三个人一块合开了。这个就是地址。

雷姆是我的·2021-01-20 11:00

根据概率分布随机采样python_接受拒绝采样（Acceptance-Rejection Sampling）

——满足不等式的最小值（当然，我们非常希望接近于1)3.开始样本生成：从建议分布抽样，得到样本。从分布抽样，得到样本。如果，则令（接受），否则

初小轨·2021-01-17 08:23

用代入消元法求一般代数式的范围

【高考地位】求代数式的取值范围问题是代数学习中常见题型，这类问题在近年来的高考试题中略见不鲜，往往会和不等式、导数、圆的方程等知识结合在一起，综合考查学科内综合应用能力.解决这类问题，除了考虑不等式的有关知识外

天马无空·2021-01-06 17:17

非线性规划

非线性规划问题引入了不等式约束，标志现代规划理论的开始。无约束最优化变量轮换法最速下降法牛

忧郁奔向冷的天·2021-01-05 21:08

线性规划

目标函数、约束条件为决策变量的线性函数最简单的求解方式就是图解法最优问题用数学形式表达出来为规划问题标准形式的数学表示求和形式矩阵形式向量形式将非标准形式转化为标准形式求最小，加负号变为求最大小于等于不等式约束

忧郁奔向冷的天·2021-01-05 19:54

线性回归+逻辑回归

机器学习第一回:线性回归和对数几率回归1.一元线性逻辑回归任务：1>求偏置b的推导公式2>求偏置w的推导公式3>w的向量化1.1操作流程1.2证明E(w,b)损失函数是凸函数+对b的偏置导数1.3求偏置

qq_42033515·2021-01-05 17:53

概率论知识总结

分布伯努利分布二项分布泊松分布超几何分布连续随机变量均匀分布指数分布正态分布多维随机变量边缘分布条件分布两个随机变量的函数分布数字特征期望方差协方差相关系数协方差矩阵大数定理$\&$中心极限切比雪夫大数定律伯努利大数定律辛钦大数定马尔可夫不等式切比雪夫不等式独立同分

ridiculous_dzx·2021-01-05 00:36

pytorch标签onehot编码_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

定乎内外之分·2021-01-02 21:18

吴恩达机器学习笔记——六、分类

吴恩达机器学习笔记——六、分类Logistics回归定义用Logistic函数做二分类决策边界确定参数θ的方法凸函数和凸优化具体操作一些高级优化算法多分类Logistics回归定义Sigmoidfunction

lizhaoxin666·2020-12-29 16:59

威尔特拉斯定理_什么是数学 (R·柯朗 H·罗宾著)

第1章自然数引言$1整数的计算1.算术的规律2.整数的表示3.非十进位制中的计算$2数学的无限性数学归纳法1.数学归纳法原理2.等差级数3.等比级数4.前n项平方和*5.一个重要的不等式*6.二项式定理

weixin_39594457·2020-12-22 05:20

13.0.高等数学3-空间曲线

空间曲线的一般方程2.1例圆柱面与平面的交线2.2例32.3例4维维安尼曲线3.0投影柱面与投影曲线3.1一般方程的投影曲线3.1.1例5一般方程求投影曲线方程3.1.2例6一般方程求投影曲线方程3.2例7条件不等式投影区域

振华软件·2020-12-09 12:06

【lssvm预测】基于鲸鱼优化算法的lssvm数据预测matlab源码

1、最小二乘支持向量机LSSVM基本原理最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进，它是将传统支持向量机中的不等式约束改为等式约束,且将误差平方和(SumSquaresError)损失函数作为训练集的经验损失

青鸟语·2020-12-07 20:55

已知圆心坐标和一点坐标和角度就之后的坐标_坐标系与参数方程主要考点的简单梳理...

前言在现行的高考模式中，坐标系与参数方程只出现在选考题中，与不等式选讲（江苏卷还有矩阵与变换）并列，分值为10分。

weixin_39646688·2020-12-04 04:29

python原理_机器学习入门：基于数学原理的Python实战

章机器学习及其数学基础1.1机器学习与人工智能简述21.2高等数学41.3线性代数71.4概率论与数理统计141.5Jensen不等式251.6本章小结27第2章线性回归2.1线性回归模型292.2

weixin_39794130·2020-11-24 12:25

kmeans聚类算法_聚类算法之Kmeans

/相似度计算方式2、聚类算法之Kmeans3、kmeans优缺点及其改进4、kmeans的简单代码实现上上期回顾1、我们先做了基本铺垫，对于最值求解问题进行三种类别划分，包括无约束问题，等式约束问题和不等式约束问题

weixin_39857513·2020-11-18 18:12

最优化问题(二) 之拉格朗日乘子法和KKT

文章目录1.基本概念2.数学定义2.1等式约束2.2不等式约束1.基本概念前面我们有提到，拉格朗日乘子法和KKT求解约束优化问题的思路就是：将有约束的问题转化为无约束的问题(最优化问题(一))。

SkullSky·2020-11-14 11:41

Numerical Optimization（数值最优化）系列笔记——1

我们用如下的表达式来表示：这里ε\varepsilonε和τ\tauτ分别是是等式和不等式约束条件的下标数。学习过程中，均统一为求最小值问题，因为若想求函数f(x)的最大

小朱不秃·2020-11-10 10:59

财富专栏留言D054

这话最早是听我的高中数学老师说的，当时讲的是函数和不等式，需要对系数分情况进行分类讨论，对系数的不同取值范围选择不同的解决方法，最终得到不同的答案。今天的音频突然让我想起了这句话。

张发荣·2020-10-11 06:48

AutoLayout——约束就是等式或不等式

PS：本文面向的读者是已经接触过AutoLayout的，如果你还未接触过，那本文内容可能不大容易消化，关掉本页或点返回可能会更好，在信息泛滥的当下避免摄入过量的信息也是一种智慧。前言从学iOS开始就接触了AutoLayout，不过那时并不知其用法，仅会拖一拖控件，知道约束，但并未深究。直到最近开始做记账的App时，才发现原来AutoLayout是这么一回事。凡事皆有规律，当你掌握了这个规律，所有东

Jerry在种草·2020-10-10 23:27

算法基本功：SVM part2 - 2019-03-02

上一篇文章推导了针对不等式约束优化问题的KKT条件。接下来具体到svm问题上推导:只有支持向量才决定最优解。svm要解决的问题是：找到使得几何间隔最大的分类超平面。

qb学习笔记·2020-10-10 20:55

让员工秒懂安全的规则公式！

八个等式九个不等式

翱鸿·2020-10-10 17:51

财富专栏的一些收获

有这样的不等式，注意力＞时间＞金钱，那金钱来换时间和注意力是稳赚不

孤鸿影459·2020-10-10 16:51

小家越住越大

一、家的不等式1）房不等于家，2）设计师不等于居住者，3）住的更大不等于住的更好，4）家的面积不等于家的容积。二、一起给家减减肥干净整洁的家，得到的更多是自信，是从容。

Paul007·2020-10-09 12:30

一种基于均值不等式的Listwise损失函数

一种基于均值不等式的Listwise损失函数1前言1.1LearningtoRank简介LearningtoRank(LTR),也被叫做排序学习,是搜索中的重要技术,其目的是根据候选文档和查询语句的相关性对候选文档进行排序

infgrad·2020-10-06 15:00

高中数学所有知识点表格总结，高中知识点一个不漏！（附打印版）

集合与常用逻辑用语复数平面向量不等式与线性规划算法、推理与证明计数原理与二项式定理函数﹑基本初等函数I的图像与性质函数与方程﹑函数模型及其应用导数及其应用三角函数的图像与性质三角恒等变换与解三角形等差数列

高考网·2020-10-06 00:00

高中数学怎么学? 掌握这21种解题方法, 稳稳130+!

1.解决绝对值问题主要包括化简、求值、方程、不等式、函数等题，基本思路是：把含绝对值的问题转化为不含绝对值的问题。具体转化方法有：①分类讨论法:根据绝对值符号中

高考网·2020-09-25 00:00

计算几何（一）：凸包问题（Convex Hull）

根据三角不等式，凸多边形在周长上一定是最优的。凸包的求法寻找凸包的算法有很多种，常用的求法有Gr

RioTian·2020-09-22 19:00

Matlab线性规划规范

{Ax≤b（不等式约束条件）（当出现>时，把对应行系数乘以负号即可）Aeqx=beq（等式约束条件）lb≤x≤ub（x上下界）s.t.

波波子·2020-09-20 22:58

数学漫谈：深入理解e

如果存在实数，对于任意实数（无论其有多么小），N>0，使不等式|x-|β。那么，存在有理数η，满足：γ>η>β。这与前提矛盾。因此，β是集A中的最大数。同理可证β属于集A'的情形。

stayman_hongbo·2020-09-17 10:56

泛函分析 01.07 距离空间-习题课

分析:要说明(R,d)是不是距离空间,需说明d(x,y)是否满足距离空间定义1.1.1中的条件(1)−(4)前三条(非负、严格正、对称)显然成立.只需证明(4)(三角不等式)成立.证明:(1),(2),

longji·2020-09-17 08:46

AcWing343.排序（floyd传递闭包）

题目：https://www.acwing.com/problem/content/345/给定n个变量和m个不等式。其中n小于等于26，变量分别用前n的大写英文字母表示。

墨韵*·2020-09-17 02:26

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