凸函数第10页

Nature Reserve 凸函数三分

算法三分法codeforce514D.NatureReserve给定若干个点，求包含所有点且与x轴相切的圆的最小半径#includeusingnamespacestd;constintMAX=1e5+5;constdoubleeps=1e-8;intn;paira[MAX];doublel,r,midl,midr,lr,rr;doubledis(doublex1,doublex2,doubley2

qianyri·2020-08-24 07:55

泰勒公式

如果函数f(x)在区间I上二阶可导，则f(x)在区间I上是凸函数的充要条件是f’’(x)=0，f’’(x)

weixin_45781827·2020-08-24 04:59

对称矩阵及正定矩阵

51187282凸优化：一个对称方阵是否正定[Copyfrom:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32926848]答：在凸优化中要用到，再细点就是在泰勒展开式的基础上判断一个函数是不是凸函数

weixin_34343689·2020-08-24 03:27

机器学习笔记_数学基础_7-凸优化理论

无约束条件；目标函数是若干平和)minf0(x)=||Ax−b||22=∑ki=1(aTi−bi)2线性规划：目标函数f0和约束函数f1,⋯,fn均是线性函数凸优化：目标函数f0和约束函数f1,⋯,fn均是凸函数线性凸优化非线性凸优化

LandscapeMi·2020-08-24 01:46

分类问题不使用平方损失函数的原因

使得J达到近似最小值，理论上这个损失函数是很有效果的，但是在实践中却又些问题，它这个h是激活函数激活后的结果，激活函数通常是非线性函数，例如sigmoid之类的，这就使得这个J的曲线变得很复杂，并不是凸函数

I AM A BIG SHARK·2020-08-24 01:17

凸优化问题的引申过程

当然前提函数也是凸函数的。2、拉格朗日乘子法转换为系数λi称为拉格朗日乘子。添加约束项，这种做法在机器学习里面的很多模型都是借鉴这样的方程！

老司机的诗和远方·2020-08-23 23:38

最优化算法总结（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法）

最优化算法总结最优化方法主要有：梯度下降（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法当目标函数是凸函数时，梯度下降每次求解是全局解，其解不保证全局最优解每次通过求导找出梯度方向（

老男孩-Leo·2020-08-22 22:21

CTR、推荐系统学习路线

1.基础1.1凸函数1.2最优化理论1.2.1无约束优化问题通过对目

behamcheung·2020-08-22 12:27

梯度下降初识-求取凸函数极值

梯度下降初识-求取凸函数极值梯度下降：梯度下降是迭代法的一种,通过选择一个初始点，然后计算该点的导数，再通过导数和步长推进到下一个点，直到两个点之间的差值很小为止。

g1x2w3·2020-08-21 19:36

多元二次函数的全微分、梯度，凸函数的充要条件

多元二次函数的全微分、梯度，凸函数的充要条件postedon2018-12-2412:34CreatorKou阅读(...)评论(...)编辑收藏

creator123123·2020-08-21 18:19

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

定义如下：因为对数函数是凸函数，所以KL散度的值为非负数。有时会将KL散度称为KL距离，但它并不满足距离的性质：KL散度不是对称的；KL

改个名字真不容易�·2020-08-21 11:05

支持向量机学习小结

凸二次规划问题：优化目标函数是二次函数，且是凸函数，约束条件是线性函数。如果一个线性函数能够将样本分开，称这些数据样本是线性可分的。那么什么是线性函数呢？

canoe1234·2020-08-21 08:42

数学优化学习笔记

P其实是该方程的黑塞矩阵黑塞矩阵的求法为也就是说在一个二元二次方程中左上为x1二次求导结果右下为对x2二次求导结果其余为分别对x1、x2求导结果剩下的部份就是正常的Ax=b来描述了凸优化问题的基本形式凸函数的判断方式

Robin392·2020-08-19 08:25

(邹博ML)凸优化

目录凸集的基本概念凸函数的基本概念凸优化的一般提法凸集基本概念思考两个不能式两个正数的算术平均数大于等于几何平均数给定可逆对称阵Q，对于任意向量x,y，有：思考凸集和凸函数在机器学习中，我们把形如这样的图形的都称为凸函数

Pteromyini·2020-08-19 05:21

SLAM、自动驾驶算法、3D视觉岗位秋招知识点（附有解答）

李群李代数、特征点法与直接法手推BARANSAC在图像匹配上应用PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）直接法与光流法常见SLAMSLAM目录SVO中深度滤波器原理VINS-mono论文解读数学知识凸集、凸函数

try_again_later·2020-08-19 04:14

李宏毅机器学习第一次作业

略2.中心极限定理、正态分布、最大似然估计略3.线性回归LossFunction推导4.损失函数和凸函数之间的关系损失函数，即判断这个网络性能的函数，表示为L(a,y)5.全局最优和局部最优全局最优，理解为整个的最优化

孤客...·2020-08-19 03:07

李宏毅机器学习作业1

学习打卡任务内容：了解什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

winds_lyh·2020-08-19 00:31

统计学习方法笔记：逻辑斯谛回归与最大熵模型（下）

它是光滑的凸函数，因此多种最优化的方法都适用，保证能找到全局最优解。常用的方法有迭代尺度法、梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法。牛顿法或拟牛顿法一般收敛速度更快。

农民小飞侠·2020-08-19 00:36

【机器学习】【线性回归】梯度下降的三种方式(BGD+SGD+MSGD)以及三种调优方法(加快收敛速度)

1.梯度下降算法梯度下降算法的核心思路和公式推导，可以详见前面的文章：梯度下降算法的核心思路和公式推导如果代价函数是凸函数，用梯度下降算法一定可以求得最优解。

CV_ML_DP·2020-08-18 17:26

【超详细】对比10种优化函数BGD、SGD、mini-batch GD、Momentum、NAG、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、AMSgrad

深度学习模型的优化是一个非凸函数优化问题，

雷恩Layne·2020-08-18 16:54

损失函数L1正则化稀疏性

因此最终的优化目标函数为：f(x)=L(x)+C*Reg(x),C>0本文只讲解L1正则化，因此Reg(x)=|x|首先L(x)和Reg(x)都是连续函数，因此f(x)也是连续函数；其次L(x)和Reg(x)都是凸函数

lming_08·2020-08-18 15:29

机器学习笔记-6.5逻辑回归的代价函数及其求导

如果类比地使用线性回归的代价函数于逻辑回归，那J(θ)很有可能就是非凸函数，即存在很多局部最优解，但不一定是全

JasonLiu1919·2020-08-18 15:56

【机器学习】logistic回归公式推导及python代码实现

为了得到一个凸函数，logistic回归似然函数：L(θ)=∏i=1mP(yi

zzllg·2020-08-18 12:24

判断目标函数凸或者凹的方法

凸函数的一阶充要条件等号右边是对函数在x点的一阶近似。这个条件的意义是，对于函数在定义域的任意取值，函数的值都大于或者等于对函数在这点的一阶近似。

weixin_33827590·2020-08-18 12:06

凸优化和非凸优化

凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。

masikkk·2020-08-18 11:34

凹凸函数

我擦，迷瞪了一上午，还以为人家题目出错了，凹凸函数在同济大学高等数学中的定义符合人们的思维定式。在国际上的定义恰好与同济大学高等数学中的定义相反。

IIYMGF·2020-08-18 11:25

如何判断函数凸或非凸？

如果函数f的定义域是凸集，并且满足f(θx+(1-θ)y)≤θf(x)+(1-θ)f(y)则该函数为凸函数。如果函数存在二阶导并且为正，或者多元函数的Hessian矩阵半正定则均为凸函数。

飒白·2020-08-18 10:35

常用梯度下降法与优化器都有什么？

如果目标函数是凸函数，那么梯度下降的解是全局最优解，不过在一般情况下，梯度下降无法保证全局最优。Q1随机梯度下降与小批量随机梯度下降梯度下

飒白·2020-08-18 10:30

三分法——凸函数求极值问题

doubleCalc(Typea){ /*根据题目的意思计算*/}voidSolve(void){ doubleLeft,Right; doublemid,midmid; doublemid_value,midmid_value; Left=MIN;Right=MAX; while(Left+EPS=midmid_area)Right=midmid; elseL

「已注销」·2020-08-18 10:58

詹森不等式证明

詹森不等式是对凸函数的一个推导，由2推导到n凸函数性质：f(x)的二阶导数大于0，也就是f''(x)>0，在x0所以xax+(1-a)y有ax+(1-a)y0,z10，E(f(x))>f(E

爱生活的程序猿·2020-08-18 09:12

机器学习中的凸优化，凸集，凸函数的相关定义和理论

仿射集定义：通过集合C中任意的两个不同的点的直线仍然在集合C内，则层集合C为仿射集。仿射集的例子：直线，平面，超平面超平面：AX=bf(x)=0表示定义在定义域Rn的超平面，令f(x)=Ax-b，则f(x)=0表示“截距”为b的超平面。在三维空间的平面是二维的，四维空间的平面是三维的，n维空间的平面是n-1维的仿射集。凸集定义：集合C内的任意取两点，形成的线段均在集合C内，则称集合C为凸集。仿射集

weixin_30888707·2020-08-18 04:39

凸集、凸函数、凸优化和凸二次规划

凸集定义1：凸函数图像的上方区域，一定是凸集。定义2：集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内，则称集合C为凸集。

watermelon12138·2020-08-18 03:01

凸函数的定义、性质以及判别

凸函数有很好的极值性质，这使其在非线性规划中占有重要的地位。凹函数与凸函数相似，凸函数具有全局极小值，凹函数具有全局极大值。因为两者很方便进行转换，我们以凸函数为例作介绍。

滴水札记·2020-08-18 03:47

凸函数与凸集

文章目录1、凸集2、凸函数 对于《欠定线性系统与正则化》一节中的优化问题：(PJ):min⁡xJ(x)s.t.b=Ax(P_J):\min\limits_{\bfx}J({\bfx})\quad{\rms.t

tanghonghanhaoli·2020-08-18 02:05

心态与做事习惯决定人生高度·2020-08-18 02:17

凸优化－凸集和凸函数

24September2015题外话，来到CMU已经两周了，从刚开始的难以开口到现在可以沟通，从四处借东西蹭吃喝到现在学习做饭健身三不误，渐渐的开始适应了美国气息的生活。总的感觉，在这里无论是国人还是老外，自主性都很强，每天都有为之努力的目标，不知道这是不是跟due或者所谓的压力有关。这学期旁听了三门课，接下来要写的《凸优化》系列学习笔记就是其中之一，另两门是“16720－ComputerVisi

绝对不要看眼睛里的郁金香·2020-08-18 00:55

凸集与凸函数

凸函数的定义为：其几何意义表示为函数任意两点连线上的值大于对应自变量处的函数值，示意图如下：凸函数的一阶充要条件为：其中要求f一阶可微。二阶充要条件为：其中要求f二

NBtingwu·2020-08-17 20:03

凸集和凸优化

凸集和凸优化一、凸集1.凸集与仿射集的关系2.凸集相关概念二、凸函数1.定义2.性质3.凸函数举例4.海森矩阵4.1海森矩阵（Hession）和极值的关系5.泰勒展开式5.1定理5.2二元泰勒展开5.3

AAA_jiu·2020-08-17 19:37

凸优化基础学习：凸集、凸函数、凸规划理论概念学习

6、什么是“凸函数”定义？什么是Hessen矩阵?如何判别一个函数是凸函数？f(x)=x^3函数是凸函数吗？7、什么是“凸规

混混度日的咸鱼·2020-08-17 19:36

s1491695565·2020-08-17 19:34

logistic 回归及用梯度下降法实现logistic回归。

代价函数是一个凸函数，这样可以找到全局最优解。函数的凸性也是为什么选择在这个函数的原因。函数是凸的，无论从哪一点开始都应该到达同一点。梯度下降法就是从初始点开始，每次朝最抖的下

努力和行动都不会白费得·2020-08-17 17:07

凸函数、凸规划的定义及学习

1、计算几何是研究什么的？计算几何研究的对象是几何图形。早期人们对于图像的研究一般都是先建立坐标系，把图形转换成函数，然后用插值和逼近的数学方法，特别是用样条函数作为工具来分析图形，取得了可喜的成功。然而，这些方法过多地依赖于坐标系的选取，缺乏几何不变性，特别是用来解决某些大挠度曲线及曲线的奇异点等问题时，有一定的局限性。2、计算几何理论中过两点的一条直线的表达式，是如何描述的？通过以下公式模型进

被逼的阿陈·2020-08-17 17:39

凸集、凸函数、凸优化问题

机器学习中，经常会用到凸集、凸函数、凸优化问题。这里对这些概念进行介绍，简单介绍其关系。凸集：如果集合A中任意两个元素的连线上的点也在集合内，则为凸集。见下图。

qq_23617681·2020-08-17 13:00

凸规划问题与二阶锥规划

如果对于自变量x1、x2以及参数λ，有则认为f是凸函数，进一步，如果则认为f是严格凸函数。R向量空间中，如果集合S中任两点的连线上的点都在S内，则称集合S为凸集。

半截木头渡海洋·2020-08-17 13:25

凸规划

,那么就说S为一个凸集.对于S中的任意两点x1,x2,对于任意的λ∈[0,1],都有λx1+(1−λ)x2∈S,称S为一个凸集.凸集一般用集合H={x|pTx=α}表示.p为n维列向量,α为实数.2.凸函数国内有些书籍的定义与国外相反

yichudu·2020-08-17 12:02

EM算法实验内容及图片分类任务

简单推导1.JENSEN不等式设fff是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数xxx，f”(x)≥0f”(x)≥0f”(x)≥0，那么fff是凸函数。Jen

Vickyiiiiii·2020-08-17 11:17

计算几何、凸集、凸函数、凸规划简介

计算几何、凸集、凸函数、凸规划简介目录计算几何计算几何理论中过两点的一条直线的表达式：什么是仿射集什么是凸集三维空间的一个平面超平面凸函数定义Hessen矩阵的定义判别方法实例：凸规划定义判别是否为凸规划例子参考文献计算几何计算几何研究的对象是几何图形

lxzysx·2020-08-17 10:04

凸集合与凸函数以及案例实现

1.凸集合(ConvexSet)定义：假设对于任意x,y∈Cand任意参数α∈[0,1]，我们有αx+(1-α)y∈C，集合C为凸集合。例子：所有的R^n所有的正数集合范数||x||0)(x1x2,…,xn)^(1/n)是凹函数(x>0)定理：Firstorderconvexityconditions:Secondorderconvexityconditions:例子拓展：3.对于任意PSD矩阵A

简单随风·2020-08-17 10:04

凸优化笔记——3. 凸优化问题

当然既然是凸优化，目标函数是凸函数。不等式约束函数是凸函数，等式约束是仿射的，这些基本要求是必须的。

BonhomieStriker·2020-08-16 14:04

凸优化笔记——2.凸函数

凸优化笔记——2.凸函数目录1.前言2.定义3.保凸运算4.共轭函数目录1.前言发现完全整理的话，工作量太大，就先整理一个精简的需要注意的点吧。。。