凸函数-不等式

机器学习19-SVM线性可分公式推导（一）

一在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束
新之·2020-09-12 21:25

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，
新之·2020-09-12 21:53

弱对偶和强队偶的简单证明

目录前言弱对偶证明强队偶在几何上的证明前言由KKT条件可以通过拉格朗日乘子将一个含不等式和等式的约束条件的最小化问题转为一个拉格朗日函数。
龙王.*?·2020-09-12 21:31

糖水不等式

如果,,一定有一种比较直观的证明方法是比较（a,b）（0,0）与（a,b）（-m,-m）的斜率。如果把a,b,m扩展为实数，这种方法比较好迅速判断大小。这个结论好用也很好证明。
shxifs·2020-09-12 20:16

非线性最小二乘优化方法总结

什么是非线性优化对于最优化问题，如果目标函数是非线性的，那就是非线性优化问题，如果目标函数是凸函数，那就是凸优化问题。首先需要说明的是，最初的问题其实是一个最优化问题。
skycrygg·2020-09-12 20:59

Softmax回归模型

用到的数学概念补充凸集，凸函数，黑塞矩阵简介节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。
valar_self·2020-09-12 19:46

EM算法-数学原理及其证明

首先介绍一下Jensen不等式Jensen不等式我们知道，如果设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，f′′(x)≥0，那么f
yzheately·2020-09-12 18:15

经典贪心：最大延时最小问题

经典贪心：最大延时最小问题问题描述贪心方法试探短作业优先的尝试证明短作业优先的构造反例研究从反例不等式组推正确的贪心方法期限早优先法的证明问题描述贪心方法试探首先可以想到一些贪心方法，比如按执行时间排序做短作业优先的过程
Ada Chambers·2020-09-12 17:13

概率论之大数定律和中心极限定理

1.1切比雪夫不等式设随机变量XXX的均值EXEXEX及方差DXDXDX存在，则对于任意正数ε\varepsilonε，有不等式P{∣X−EX∣≥ε}≤DXε2P\{|X-EX|\ge\varepsilon
大龄coder·2020-09-12 14:54

MIT算法导论公开课之第2课 渐进符号、递归及解法

(n)=O(g(n))（0n0>0当n>=n0时使得0=）存在c>0n0>0当n>=n0时使得00当n>=n0时使得0）对任意的c存在n0>0当n>=n0时使得0=0因为c的取值任意例如当c的值为2时不等式成立
rye_whiskey·2020-09-12 13:07

CCPC-Wannafly Winter Camp Div2 Day3 自闭总结

三分凸函数即可另一种情况，就是当圆心到两个点连成的线段的距离小于R时，所求的最小值变为两条切线的长度+切点炼成的劣弧的长度F题杜教筛（莫比乌斯反演/狄利克雷卷积）·
Mr_Doublerun·2020-09-12 08:43

Hive学习之连接查询

Hive支持连接查询，但有一些条件必须遵守，比如只支持相等查询，其它查询如不等式查询则不支持，还支持外连接，左半连接查询。另外Hive支持多于两个表以上的连接查询。
skyWalker_ONLY·2020-09-12 08:58

贪心算法基础之完美字符串 51nod 贪心总结

分析：由排序不等式，出现次数最多的字母显然应该给26。所以这个题目变成了统计
winter2121·2020-09-12 08:40

[贪心入门]完美字符串

分析：由排序不等式，出现次数最多的字母显然应该给26。所以这个题目变成了统计每种字
weixin_30741653·2020-09-12 07:16

EM算法详解+通俗例子理解

文章目录1、总述2、定义3、感性例子：例子简介：加入隐变量zEM初级版EM进阶版例子总结4、Jensen不等式（前置知识）5、EM思想6、EM推导7、应用8、参考文献1、总述期望最大算法是一种从不完全数据或有数据丢失的数据集
呆呆象呆呆·2020-09-12 06:02

拉格朗日乘子法总结（等式约束、不等式约束、非线性规划、KKT 条件）

前言本文主要对拉格朗日乘子法进行总结，具体原理可以参考这两篇文章：友情链接1友情链接2如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读-指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整博客分类与对应链接。拉格朗日乘子法基本的拉格朗日乘子法主要是针对等式约束下的非线性方程最优化问题，具体形式如下：{max⁡f(x)s.t.g(x)=0\left\{\begin{aligned}\max&\\f(\te
Gene_INNOCENT·2020-09-12 06:30

C语言（2）--牛顿迭代法、舍罕王的赏赐、解两个不等式、枚举类型变量输出三原色全排列

1.牛顿迭代法求方程近似解原理：对于方程f(x)=0，令xk+1=xk-f(xk)/f'(xk)，k=0，1，···当修正量dk=f(xk)/f'(xk)的绝对值小于某个很小的数ε时，xk+1就作为方程的近似解。例：用牛顿迭代法求方程2*x*x*x-4*x*x+3*x-6=0在1.5附近的根，要求误差小于1E-6.代码：#include#include#defineepsilon1.0e-6int
ramay7·2020-09-12 05:08

bzoj5311 贞鱼（WQS二分）（四边形不等式）

题目bzoj5311贞鱼题解WQS二分+四边形不等式这个人好强的，我都不会四边形不等式httpshttps://www.cnblogs.com/AKCqhzdy/p/9898197.html大概是说，如果
逐梦起航-带梦飞翔·2020-09-12 05:16

二分图匹配 知识点整理

于是只要证明不等式可以取等号，我们可在最大匹配的基础上构造出一组点
ACTerminate·2020-09-12 05:12

51Nod_贪心算法_完美字符串_Java

分析：由排序不等式，出现次数最多的字母显然应该给26。所以这个题目变成了统计每种字
Truman in coding·2020-09-12 04:15

拉格朗日乘子法和KKT

谈到约束条件无非两种，等式约束和不等式约束，拉格朗日乘子法用于解决等式约束条件下函数极值的问题，KKT条件用于解决含有不等式条件约束下函数的极值问题。下面先介绍拉格朗日乘子法是肿么来滴。
Zhuangwei Kang·2020-09-12 01:50

《数据结构与算法分析》 - 数学证明 log X < X 对于任意X >0成立

他是一个递增函数所以对于任意的A1且B>1）满足logA不等式两边同时加上X得1+X
sesiria·2020-09-12 00:58

个人在学机器学习中的体会

2、矩阵只是一种运算的工具，求导，二阶导，凸函数，才是决定能不能有极大，极小值的关键。
xiaoqun21·2020-09-11 23:35

动态规划之斜率优化

一般的例如：dp[i]=min(dp[j]+f（j）)(i-kk，并且斜率满足上面的不等式的话，那么j就比k优。然后接下来要怎样呢，单调队列要何用。
xiang_yu_pai·2020-09-11 23:34

乘子法

等式约束等式约束的H乘子法等式约束的P乘子法不等式约束一般约束乘子法时针对外部罚函数法的改进方法，由于外部罚函数法随着罚因子的增大，增广目标函数的Hesse矩阵条件数会逐渐增大，从而导致在实际计算中，数值计算的稳定性也会变得越来越差
JasonQ_NEU·2020-09-11 22:57

外部罚函数法

而这种惩罚策略对于在无约束问题的求解过程中企图违反约束的那些迭代点给予很大的目标函数值，迫使这一系列无约束问题的极小点(迭代点)或者无线的向容许集靠近(称为外部罚函数法)，或者一直保持在容许集内移动(称为内部罚函数法，仅适用于具有不等式约束的
JasonQ_NEU·2020-09-11 22:57

优化方法总结：SGD，Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam等

BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)优点:costfuction若为凸函数
Wendy冬雪飘·2020-09-11 22:17

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-概述

最优化问题的标注形式为minf(x)x∈Rns.t.Ci(x)=0i∈ECi(x)≥0i∈I其中E表示等式集合，I表示不等式集合其中满足约束的解称之
下一步·2020-09-11 21:06

python机器学习手写算法系列——贝叶斯优化 Bayesian Optimization

如果是凸函数ConvexFunction，我们可以用GradientDescent。大量的机器学习算法，都用了这个。如线
有数可据·2020-09-11 21:28

凸优化问题简单概念

tornadomeet/p/3300132.htmlhttp://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数
hello-elena·2020-09-11 15:18

深入理解拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件

  在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（LagrangeMultiplier)和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束
wolfcc·2020-09-11 13:16

G-卖萌型选手（不等式 / 二分微调）

题目描述鸡尾酒在一场cf的div2比赛中被血虐，一道简单大模拟竟然一个半小时都没AC，认清自己的实力之后他选择做一名卖萌型选手。有一天鸡尾酒遇到了一个炒鸡喜欢的小姐姐，喜欢就要行动，藏着掖着是没有结果的！所以他决定通过自己最擅长的方式——卖萌，来获得小姐姐的芳心。赤耳对鸡尾酒说：我也会嘤嘤嘤可是还是单身，卖萌不一定有用吧？鸡尾酒说：没有卖萌解决不了的问题，如果有，那说明你表现的还不够萌！而且卖萌不
A13901339099·2020-09-11 13:49

SVM算法扫盲理解

本质：凸函数优化问题（一定有全局最优解），优化的目标为：两个支持向量距离最远。线性可分：在N维空间中，
ydestspring·2020-09-11 11:46

EM

文章目录Jensen不等式极大似然估计EM算法的引出考虑一下这样的问题对上图过程进行实例化解释估算数据来自哪种分布？
weixin_40207586·2020-09-11 11:12

支持向量机-SVM

文章目录概念线性可分支持向量机线性分类问题目标函数的建立拉格朗日乘子法拉格朗日函数计算拉格朗日函数的对偶函数SVM举例线性支持向量机从另一个角度看SVM-Hingeloss核函数概念线性可分支持向量机线性分类问题目标函数的建立根据上述假设，输入的数据为拉格朗日乘子法列出的拉格朗日函数，还有不等式约束条件
weixin_40207586·2020-09-11 11:12

一些数学公式

以下等式或者不等式均可以用数学归纳法予以证明！1+3+5+...+(2n-1)=n^21*2+2*3+3*4+...+n*(n+1)=n*(n+1)*(n+2)/31*1!+2*2!+3*3!+...
weixin_34399060·2020-09-11 11:45

Maxout 的简单理解与实现

Goodfellow在2013年提出的一个新的激活函数，相比于其它的激活函数，Maxout本身是需要参数的，参数可以通过网络的反向传播得到学习，相应地，它比其它激活函数有着更好的性能，理论上可以拟合任意凸函数
Sigure_Mo·2020-09-10 16:44

机器学习概念记忆卡片01-基于Learning from data一书

机器学习一些不等式感觉是有记忆的必要的。即使记不住具体的项，记住参与的变量和关系也是大有裨益。于是做了这个记忆卡片。记忆卡片涉及主题这次
liubai01·2020-09-10 14:43

PyTorch深度学习实践（三）梯度下降算法

用分治法的话l可能会错过非常好的一些目标点MxNet有500万个未知数，如果用分治法划分空间去搜索，这个数量也是非常大的，所以需要另外一种寻找最优值的算法优化问题：寻找使目标函数权重最小的组合，求函数的最小值非凸函数
此生辽阔·2020-08-29 20:29

关于jmetal解决带约束多目标问题求解。。俺是菜鸡，求大神指导

femssion和这个函数类似，上面是cost的累加，fession就是所有emmsion的累加，然后下来是9个变量，变量的取值范围也不一致x1...x9，下来就是10个约束（其中有两个等式约束，八个不等式约束
一个假的程序猿·2020-08-26 23:46

[DP优化之平行四边形不等式]例题

目录概述例题PostOffice题目描述解题思路总结MonkeyParty题目链接解题思路总结评述概述首先说明一点，这种方法不是什么题都可以用的，我们要判断DP的情况，看是否能够使用平行四边形不等式来进行优化
C20200905_hc·2020-08-26 15:37

凸优化——对偶问题

对偶问题拉格朗日函数与对偶函数对偶函数性质对偶函数例子函数的共轭对偶问题强对偶、弱对偶p*=d*的几种解释几何解释鞍点的解释多目标优化的解释经济学解释拉格朗日函数与对偶函数inf是极小化的意思lambda和v是拉格朗日乘子（lambda——和不等式相关的拉格朗日乘子
天黑黑黑·2020-08-26 15:34

流水调度问题(JOHNSON贪心算法)

深刻理解JOHNSON贪心算法中的核心不等式核心其实就是对于流水调度问题,用JOHNSON不等式排序就可以得到解集序列看不懂没关系PPT来了核心其实就是对于流水调度问题,用JOHNSON不等式排序就可以得到解集序列
weixin_37924741·2020-08-26 15:30

【the EM algorithm】Jensen不等式

1.凸函数设f是定义于为实数的函数，如果对于所有实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果HessianMatrix（海森矩阵）H是半正定的()，那么f是凸函数。如果或者，那么称f是严格凸函数。
玉衡瑶光·2020-08-25 17:51

数学分析笔记-菲赫金哥尔茨-第一卷-极限论

对于每一个正数ϵ，不论它怎样小，恒有序号N，使在n>N时，一切xn的值满足不等式|xn−a|p(ap(0(0(r>0(n>N).4°.另一方面，若整序变
GreTony·2020-08-25 14:10

中外 凸凹函数的定义是相反的

看国外的公开课，说二次导数大于零时是凸函数，高数上说是凹函数啊，于是查一查。凸函数（ConvexFunction）就是一个定义在某个向量空间的凸子集C（区间）上的实值函数。
aigui1439·2020-08-25 14:06

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那么其中的原因出在哪里，这五个不等式或许能够给你答案。一、讲过不等于掌握对于很多年轻教师来说，在讲课时很多存在语速普遍较快，语言平铺直叙习惯，这样的授课使得很多重点难点不能引起学生的注意，
李元昌·2020-08-25 11:37

凸凹函数的定义

2.f(x)=lgx是凸函数,根据函数图象判断.一般开口向下的二次函数是凸函数,开口向上的二次函数是凹函数（国外）。
-dragon-·2020-08-25 06:56

机器学习系列(22)_SVM碎碎念part5：凸函数与优化

原文地址：SVM-Understandingthemath-convex-functions/byBrandonAmos感谢参与翻译同学：@程亚雄&&@张蒙&&@jozee时间：2018年1月。出处：http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/70214565声明：版权所有，转载请联系寒小阳([email protected])
寒小阳·2020-08-25 06:03

最优分解问题 | 贪心

1、贪心策略首先，若分解成两个自然数之和，有如下定理：根绝均值不等式的成立条件可知，若a+b=const，则|a-b|越小，a·b越大。
贝贝今天AC了吗·2020-08-25 05:55
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