凸函数第7页

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

机器学习基石——Heoffding不等式推导

由于为凸函数，所以，这个是凸函数的性

周二下午多云转小雨·2022-11-12 15:41

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

机器学习吃瓜（西瓜、南瓜书）笔记 task02-第三章线性回归

文章目录3.1一元线性回归3.1.1算法原理3.2.1最小二乘法3.2.2极大似然估计3.3求解www和bbb3.1证明是凸函数3.3.2求解www和bbb3.4机器学习三要素模型策略算法3.2多元线性回归

Alex好好干饭·2022-11-10 07:31

基于深度学习的自然语言处理复习笔记第五章

非线性神经网络的目标函数并不是凸函数，因此使用基于梯度的优化方法可能会陷入局部极小。但是，基于梯度的优化方法在实际应用中仍然取得了良好的效果。梯度计算是神经网络训练的核心。

weixin_42003117·2022-11-08 10:06

机器学习极简入门笔记-1-基本概念和梯度下降法

目录梯度下降法凸函数梯度下降法具体思路梯度下降法的超参数梯度下降法的难点来自本书作者李烨的话“记录“准备一个笔记本，纸质版或电子版均可，将发现、感想、疑问、经验等全都记下来。

南鸢北折·2022-11-07 15:26

机器学习吴恩达课程学习笔记 Part1——从机器学习概念到线性回归

监督学习与无监督学习监督学习Supervisedlearning无监督学习Unsupervisedlearning二、线性回归模型的表示代价函数代价函数的定义代价函数的作用梯度下降法梯度下降的定义线性回归的梯度下降凸函数批处

Blanche117·2022-11-07 10:45

人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程笔记（7. 最优化）

笔记目录前言7.最优化-基本概念-梯度下降法-牛顿法-坐标下降法-数值优化算法面临的问题-凸优化问题-凸集-凸函数-凸优化的性质-凸优化一般的表述形式-拉格朗日乘数法-拉格朗日对偶-KKT条件7.最优化

yyywxk·2022-11-04 11:47

多目标优化算法学习笔记

的适应度分配基于指标基于指标评价候选解的性能按决策分类前决策搜索前输入决策信息，产生一个解后决策提供一组解供决策者选择independentsampling每个目标赋予不同权值每次调整criterionselection分为k个子种群对不同目标进行优化，非凸函数难以找到最优

靛青紫·2022-10-31 21:55

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

凸规划凸规划：可行域是凸集，函数是凸函数。求f(x)的H矩阵，H矩阵一定是对称矩阵（除了主对角线以外，其余元素关于主对角线对称）。若H矩阵半正定，则f(x)是凸集上的凸函数；若为正定，则为严格

-Yii·2022-10-31 18:10

优化器 optimizer

优点：训练速度快，对非凸函数效果好缺点：局部最优点或鞍

be_humble·2022-10-30 11:06

机器学习实战（七）支持向量机（SVM）

线性可分支持向量机与硬间隔最大化三、线性支持向量机与软间隔最大化四、非线性支持向量机和核函数五、序列最小优化算法SMO六、线性SVM的详细推导七、非线性的SVM的详细推导八、拉格朗日函数以及KKT条件九、凸函数和凸优化理解十

Qxw1012·2022-10-30 07:45

最优化理论（三）

带等式约束可微凸优化的罚函数可微凸优化问题对偶函数和罚函数形式：二范数和log−barrierlog-barrierlog−barrier黄金分割迭代法，回溯直线搜索ArmijoRuleArmijo\quadRuleArmijoRule方法函数的强凸性定义强凸函数的凸优化目标估计精

_森罗万象·2022-10-12 10:08

关于训练过程中损失函数出现断崖式增长的问题

训练过程中损失函数出现断崖式增长原因(一).由于损失函数是非凸函数，学习率设置的过大导致跳出了最优解的区间，我们可以选择动态改变学习率的优化算法，比如adam(二)当训练过程中出现梯度爆炸也会导致损失出现断崖式增长梯度爆炸或消失出现的原因根本原因

想到的名字都被人用了·2022-10-05 21:56

神经网络与深度学习作业1：第二章课后题

使用平方损失函数处理分类问题时，由于分类问题的结果是离散值,分类正确的项之间以及分类错误的项之间误差都是一样的，不具有距离的意义，通过计算平方得到的误差大小实际上并不能很好地反映误差大小，且分类问题的函数不是凸函数

Jacobson Cui·2022-10-02 07:42

每天五分钟机器学习：逻辑回归算法的损失函数为什么是凸函数？

如果使用平方差我们前面学习了逻辑回归算法，我们并且知道了逻辑回归算法的损失函数为什么不使用平方差，主要原因就是如果使用平方差那么逻辑回归的损失函数就不是凸函数，那么就会有很多的局部最小值，那么就很难找到局部最优

幻风_huanfeng·2022-09-30 07:40

梯度下降法基本原理

为了便于理解，我们先从最简单的一元凸函数开始介绍梯度下降

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-09-13 17:57

利用雅可比方法求线性方程组C语言_优化方法（一）

1.梯度下降法（GradientDescent）针对无约束最优化问题，梯度下降法是常用的最优化方法之一，其法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。

weixin_39534149·2022-09-13 07:29

非凸函数上，随机梯度下降能否收敛？能，但有条件，且比凸函数收敛更难

那么随机梯度下降能否收敛于非凸函数？针对这一问题，众多网友进行了一番讨论。

PaperWeekly·2022-08-26 07:13

机器学习几种常见凸函数的证明

摘要:证明几种常见的凸函数.参考链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/138334587https://blog.csdn.net/qq_40651017/article/details

闵帆·2022-08-26 07:37

梯度下降法求解多元线性回归 — NumPy

下图为它的损失函数：它也是一个高维空间中的凸函数，因此也可以使用梯度下降法来求解。下图为它的权值更新算法：代入偏导数，可以得到最终的迭代公式：问题描述依然是房价预测的问题，这是一个二元线性回归问题。

xuechanba·2022-08-22 07:06

Pytorch 实战 LESSON 5 基本优化方法与最小二乘法

文章目录简单线性回归机器学习建模思路第一优化方法：最小二乘autograd求导简单线性回归凸函数最小值，就是凸优化的问题之一。最小二乘是最基础和经典的方法，求解目标函数最优化的问题的数学工具。

大叔爱学习.·2022-08-17 07:06

深度学习算法第三课——BP神经网络

结构如下：2.梯度下降法例：一元凸函数求极值在距离极值点比较远的地方，步长的取值大

路过Coder·2022-08-14 09:43

Chapter 11 EM算法

1复习Jensen不等式：假设f为凸函数：若，则若，则综上所述：2推导问题：若给定一组样本，已知它们来自于高斯分布，试估计参数。

桑之未落0208·2022-08-05 19:23

SVM支持向量机原理及代码实现

文章目录序言1.数学知识补充1.1凸函数常见的凸函数1.2对偶问题强对偶slater条件弱对偶KKT条件1.3拉格朗日乘数法原公式以及对偶公式的由来拉格朗日乘数法的作用1.4多元函数求极值1.5.线性可分

追梦小凯·2022-07-24 07:04

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（上，一元线性回归）

图片来自于电子书和B站datawhale）第三章课程大纲：1.机器学习的三要素：1.确定假设空间为正交回归：2.原理讲解（分别用最小二乘法和极大似然估计）3.求解最适合的w，b：（First，确定E是关于w和b的凸函数

learner.bear·2022-07-21 10:04

西瓜书《机器学习》第三章重点总结（中，多元线性回归）

(图片均来自于B站datawhale）1.本节课程大纲：2.多元线性回归的Ew的引入：3.使多元线性回归向量化（为了引入numpy更好计算）：把后者（竖着的）进行转化：4.证明Ew为凸函数，验证其海塞矩阵为正定矩阵

learner.bear·2022-07-21 10:04

Task02：详读西瓜书+南瓜书第3章线性模型

这里写目录标题机器学习三要素一元线性回归模型均方误差最小二乘法确定损失函数（策略）求解w和b（优化算法）为什么这么求w和b什么是凸函数梯度（多元函数的一阶导数）Hession（海塞）矩阵（多元函数的二阶导数

weixin_45592399·2022-07-14 07:42

机器学习之西瓜书+南瓜书：第三章线性模型

机器学习公式详解》（南瓜书）与西瓜书公式推导直播合集2周志华老师的《机器学习》1线性回归思路：（1）模型：建立一元一次方程y=wx+b（2）策略：采用均方误差或者极大似然估计函数作为损失函数（3）算法：证明凸函数

wonderball·2022-07-14 07:36

李沐-动手学深度学习（六）线性回归

因为线性模型，所以损失是一个凸函数，所以最优解是梯度为0的地方。

minlover·2022-06-18 14:42

Pytorch实践之梯度下降法

文章目录基本概念算法代码实践基本概念凸函数：在函数上任取两点，两点的线段均在这个函数的平面上。分治法：找到最近的，不断进行小方格划分，直到找到最优点。

_Kagome·2022-06-17 07:34

凸优化问题 & Minimum Snap

文章目录凸函数优化问题Closed-formSolutiontoMinimumSnap核心思想求C工程上解决问题的一些细节凸优化求解器的推荐数值稳定性时间分配总结凸函数函数像左边这样就是凸的，像右边那样就是凹的

_Kagome·2022-06-17 07:33

比较三种梯度下降方式

梯度下降是我们在机器学习中进行模型更新的一种常用方式，我们模型更新的目的往往是寻找最优解（对于凸函数而言）或者次优解，而对于高维的特征而言其过程往往是曲折的。

小白学推荐·2022-06-13 07:13

Python 的优化问题 Scipy.optimize 和 CVXOPT

牛顿共轭梯度法有约束优化问题CVXOPT解二次规划问题投资组合中的应用importnumpyasnpimportscipy.optimizeasopt优化问题这里讨论的问题全部是凸优化问题，即目标函数为凸函数

Varalpha·2022-05-22 07:12

凸优化学习（四）——凸优化问题

4凸优化问题利用凸函数和集合的定义，我们现在可以考虑凸优化问题。

冬之晓东·2022-05-13 07:43

最优化方法二：凸集、凸函数与凸优化

凸优化最基础的优化方法，设定凸函数、凸集合条件，满足该条件的优化问题可以方便地求解，同时非凸优化问题可以转化成凸优化问题求解，这是凸优化最有价值的地方。

LittleEmperor·2022-05-13 07:33

深度学习：网络优化之梯度下降

应用神经网络模型到机器学习时依然存在一些难点问题.主要分为两大类：（1）优化问题：神经网络模型是一个非凸函数，很难进行优化。（2）泛化问题：容易在训练集上产生过拟合。

DocPark·2022-05-11 07:39

机器学习：优化方式：梯度下降（随机，批量），动量，adagrad,Adam /未完

一、梯度下降梯度下降是一种优化算法，通过迭代的方式寻找模型的最优参数；所谓最优参数指的是使目标函数达到最小值时的参数；当目标函数是凸函数时，梯度下降的解是全局最优解；但在一般情况下，梯度下降无法保证全局最优

work_coder·2022-04-14 07:28

各种梯度下降法原理与Dropout

机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。

峰子_·2022-04-14 07:56

机器学习-一元线性回归与多元线性回归

机器学习的三要素二、线性模型的基本形式三、线性回归3.1一元线性回归3.1.1最小二乘法3.1.2极大似然估计3.1.3求解和3.1.4算法处理前的向量化3.2多元线性回归3.2.1最小二乘法导出3.2.2证明为凸函数

第三人称&寒飔·2022-04-03 07:30

机器学习1一元线性回归

机器学习1一元线性回归前言一、回归概念高尔顿(达尔文表兄)提出二、线性回归适用场景三、线性回归方程一元线性回归多元线性回归方程拟合直线的原则梯度下降算法凸函数和非凸函数梯度下降学习率例如代价函数一元函数梯度下降上代码实战

屿anglersking＇s THU·2022-04-03 07:26

机器学习之无监督学习---聚类学习

废话少说，开始上菜：1、KMeans1）KMeans是聚类经常用的方法，适用于凸函数，例如这样的图形：这样的：后面的几乎就一类了，看图好像没什么可分的哈。。。2）KMeans参数：sk

糖猫~~·2022-03-22 07:04

机器学习笔记——逻辑回归之二分类

4.2似然函数估计/交叉熵损失4.3凸函数优化理论4.4交叉熵损失与平方损失比较一、什么是逻辑回归？逻辑回归（LogisticRegression）。虽然逻辑回归叫回归但却是用

AgentSmart·2022-03-11 07:39

【论文考古】分布式优化 Communication Complexity of Convex Optimization

Communicationcomplexityofconvexoptimization,”JournalofComplexity,vol.3,no.3,pp.231–243,Sep.1987,doi:10.1016/0885-064x(87)90013-6.问题描述两个用户各自有一个凸函数

木坑·2022-02-27 20:00

SVM 支持向量机

一、SVM基础知识1、SVM知识回顾（1）梯度下降法1、梯度下降法：1.1、算法目的：求凸函数极值（最值）1.2、适用场景：目标函数必须是凸函数（数学上称作下凹函数）1.3、梯度下降的公式：x1=x1-

自学AI的鲨鱼儿·2022-02-19 07:04

凸优化（四）凸函数分析

1.概述之前简单介绍了凸函数的定义，相信大家对凸函数有了简单的认识，但是这是远远不够的，这次通过一些详细的函数讲解来介绍一下部分常见凸函数的特点。

SaySei·2022-02-17 17:25

《机器学习》第12章 PAC学习理论

1.基础知识：计算学习理论研究的是关于通过“计算”来进行“学习”的理论，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果知道算法几个常用的不等式：Jensen不等式：对任意凸函数f

andyham·2022-02-15 03:21

高中奥数 2022-02-14

2022-02-14-01（来源:数学奥林匹克小丛书第二版高中卷数列与数学归纳法冯志刚习题二P095习题07）(Jenson不等式)设是上的凸函数(即对任意、,都).证明:对任意个数,都有.证明对比第10

天目春辉·2022-02-14 14:20

Jensen不等式简介

我们知道，按照凸优化的定义，若f为凸函数有：此处，。利用归纳法，我们可以很容易将其扩展到多维情况：这里且。

XiaomengYe·2022-02-07 07:25

Jensen 不等式

参考：《数值最优化方法》——高立Jensen不等式初步理解及证明Jensen不等式讲解与证明文章目录1.凸集与凸函数1.1凸集1.2凸函数2.Jensen不等式2.1Jensen不等式2.2证明2.3扩展

云端FFF·2022-02-07 07:55

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