对偶单纯形

机器学习-白板推导-系列（六）笔记：SVM

文章目录0笔记说明1硬间隔SVM1.1模型定义1.2对偶问题1.3KKT条件1.4最终模型2软间隔SVM3约束优化问题3.1弱对偶性证明3.2对偶关系之几何解释3.3对偶关系之slater条件3.4对偶关系之
流动的风与雪·2022-12-20 17:34

北京内推 | 微软亚洲研究院机器学习组招聘强化学习方向研究型实习生

在过去的十几年间，发表了大量被高度引用的论文（例如，梯度提升决策树LightGBM,对偶学习DualLearning,预训练模型MASS,快速语音合成FastSpeech,达到人类水平的机器翻译
PaperWeekly·2022-12-20 14:37

数学基础知识回顾(三):图论

、欧拉图1.欧拉图定义2.欧拉图的性质三、哈密顿图1.哈密顿图的定义2.哈密顿图的性质3.哈密顿图经典问题1.一个实例2.其他经典问题四、平面图1.平面图的定义2.平面图的性质3.平面图的判断标准4.对偶图五
Ali forever·2022-12-20 08:44

机器学习（六）支持向量机（SVM）

目录1.间隔与支持向量1.1线性可分1.2支持向量1.3最大间隔超平面2.对偶问题2.1拉格朗日乘子法2.2SMO算法2.3SMO算法代码实现3.核函数4.SVM实例（手写体数字识别）5.实验总结支持向量机
Ag11·2022-12-19 13:03

吃瓜教程｜Task5（阅读西瓜书第6章）

文章目录1间隔与支持向量2对偶问题2.1SMO3核函数4软间隔与正则化5支持向量回归6核方法1间隔与支持向量给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开
HWH-·2022-12-19 11:07

批量梯度下降 | 随机梯度下降 | 小批度梯度下降

2.批量梯度下降|随机梯度下降|小批度梯度下降区别3.随机梯度下降的两种方式：原始形式和对偶形式1.什么是梯度？求梯度有什么公式？什么是梯度？
别闹'·2022-12-19 09:15

【PAT B1048】 数字加密

首先固定一个加密用正整数A，对任一正整数B，将其每1位数字与A的对应位置上的数字进行以下运算：对奇数位，对应位的数字相加后对13取余——这里用J代表10、Q代表11、K代表12；对偶数位，用B的数字减去
A-Little-Boy·2022-12-19 01:59

机器学习实战之SVM与二分类

文章目录一、线性SVM1.1最大间隔与分类1.2对偶问题1.3SMO算法流程二、非线性SVM2.1核函数与核技巧2.3软间隔与正则化2.4支持向量回归三、代码实战3.1数据准备3.2算法实现3.3运行结果及分析四
浅雨梦梨·2022-12-18 15:21

感知器算法例题ppt_感知器算法

感知器算法是一种线性分类器(原始形式和对偶形式)1.首先，我们假定线性方程wx+b=0是一个超平面，令g(x)=wx+b，也就是超平面上的点x都满足g(x)=0。
weixin_39796878·2022-12-18 13:46

论文笔记CATEGORICAL REPARAMETERIZATION WITH GUMBEL-SOFTMAX

Gumbel-SoftmaxEstimatorStraight-ThroughEstimator(STE)Straight-Through(ST)Gumbel-SoftmaxEstimator参考Gumbel-Softmax分布Gumbel-Softmax分布是一个定义在单纯形
冰冰冰泠泠泠·2022-12-18 12:33

机器学习二：支持向量机

支持向量机1.介绍2.对偶问题3.非线性数据3.1核函数与核技巧3.1.1数学解释3.1.2几种常用的核函数4.SVM响应离群点4.1软间隔4.2正则化4.3参数调整4.3.1SVMCParameter4.3.2SVMGammaParameter5
泠山·2022-12-18 11:50

线性规划单纯形法python实现

用python实现线性规划中的单纯形法例题如下(已是标准形式)：maxz=1500x1+1000x2maxz=1500x_1+1000x_2maxz=1500x1+1000x2{3x1+2x2+x3=652x1
梓铭zyb·2022-12-18 10:04

单纯形法的C语言实现

//haust//momentum摘要：在运筹学中利用经典的单纯形法人工求解线性规划问题较为复杂，但利用计算机强大的计算能力便能够快速实现。
momentum_·2022-12-18 10:34

python-单纯形法

简单的单纯形法实现#-*-coding:utf-8-*-#@File:单纯形法.py#@Time:2021/3/27#@Author:laipinyan#输入definput_():print('请输入目标函数
LLLyyy7777·2022-12-18 10:33

线性规划单纯形法python实现与代码详细解读

线性规划单纯形法python实现与代码详细解读1单纯形法（Simplexmethod）2编程思路3python实现原理解读4python代码5后记1单纯形法（Simplexmethod）单纯形法是线性规划求解的经典方法之一
PeterIsCoding·2022-12-18 10:33

单纯形法python_单纯形法Python实现(一)

fromsympyimport*fromsimpleximport*defexample_0():x1,x2,x3=symbols('x1,x2,x3')obj=-3*x1+x2+x3variables=[x1,x2,x3]c0=-4*x1+x2+2*x3>=3c1=x1-2*x2+x3X=',simplex.optimal_X)print('==>y=',simplex.optimal_y)de
weixin_39630744·2022-12-18 10:02

单纯形法python_1. 线性规划：单纯形法python代码

1.模型常见的线性规划模型如下：2.求解步骤首先选取m个基变量，通过矩阵的线性变换，基变量可由非基变量表示：目标函数z也可以完全由非基变量表示：当达到最优解时，目标函数中所有的系数都应该≤0，这样非基变量等于0时，目标函数可以取到最大值。以此为目标，每次将最大的正系数max{ci}对应的非基变量替换为基变量，同时将min{bj/ai,j}对应的基变量替换为非基变量。这个进基/出基的过程称为pivo
weixin_39930671·2022-12-18 10:02

Python学习之单纯形法1.0

Python学习之单纯形法1.0一、效果图二、单纯形法的实现1.准备一个txt文件，里面放置一个矩阵，将文件导入PyCharm中2.代码一、效果图二、单纯形法的实现1.准备一个txt文件，里面放置一个矩阵
不服输的小乌龟·2022-12-18 10:32

python最优化算法实战---线性规划之单纯形法

2.单纯形法2.1单纯形法的原理线性规划模型中目标函数和约束方程都是凸函数，从
如果大雪封门·2022-12-18 10:01

Python实现单纯形法

importtkinterimporttkinter.filedialogimporttkinter.messageboximporttkinter.ttkimportreimportnumpyimportcopy##窗口设计root=tkinter.Tk()#窗口大小root.title('单纯形法
斯剋的苏·2022-12-18 10:01

python求解线性规划问题———单纯形法（一）

单纯形法（一）————————————————————————————————————————————————————！！
豆汁泡纳豆·2022-12-18 10:01

表上作业法求解运输问题----python生成初始解

最小元素法2.沃格尔（Vogel）法二、最小元素法实现1.数据准备2.代码主体部分三、沃格尔（Vogel）法代码实现1.数据准备2.代码主体部分四、完整代码总结前言运输问题是一种线性规划模型，如果使用单纯形法
运筹小菜鸡·2022-12-18 10:31

运输问题解的最优性检验----python实现对偶变量法

对偶变量法解的最优性检验----python实现目录前言一、对偶变量法二、代码实现1.代码实现总结前言这里是针对前一篇博客的初始解的生成后的解的最优性检验，这里的检验方法是对偶变量法。
运筹小菜鸡·2022-12-18 10:31

运筹学 | 线性规划求解算法 | 单纯形法的python实现

单纯形法是在线性规划可行域的顶点中搜索最优解的算法,可以被分为三个步骤：找到顶点搜索顶点判断在某顶点处是否最优如何找到可行域的顶点？
yoaiko·2022-12-18 10:01

单纯形法Python实现

提示：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目录前言一、单纯形法理论基础二、Python代码实现1.循环求解2.最优性检验3.结果输出4.完整代码前言本文代码参考《运筹学教程》（第四版
运筹小菜鸡·2022-12-18 10:00

深度学习笔记——算法总结

信息增益比,CART-gini指数)RF(bootstrap抽样，CART)Adaboost(样本权值分布，分类器系数)GBDT(CART,残差)ANN(BP,SGD,sigmodorsoftmax)SVM(对偶
R3·2022-12-17 11:39

机器学习-感知机perceptron

感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习
溏心蛋饼·2022-12-17 08:05

干货|机器学习-感知机perceptron

感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习
weixin_34357267·2022-12-17 08:05

AcWing 323. 战略游戏（树形dp scanf格式化输入）

本题是AcWing285.没有上司的舞会的对偶题题意：每条边上至少选择一个节点，可以选择的最小权值。
Brightess·2022-12-16 19:55

机器学习面经

机器学习面经1.机器学习常见面试问题算法要从以下几个方面来掌握：产生背景，适用场合（数据规模，特征维度，是否有Online算法，离散/连续特征处理等角度）；原理推导（最大间隔，软间隔，对偶）；求解方法（
LintaoD·2022-12-16 15:55

支持向量机（SVM)与案列讲解（Python 实现案列）

硬间隔2.3.2软间隔分类2.4小结3SVM算法原理3.1定义输入数据3.2线性可分支持向量机3.3SVM的计算过程与算法步骤3.3.1推导目标函数3.4目标函数的求解3.4.1拉格朗日乘子法3.4.2对偶问题
莱维贝贝、·2022-12-14 13:57

机器学习——VSM（覃秉丰）

不是特别感兴趣不用太过深入地研究2、原理：使得分界超平面距离两个类别之间的距离最大化基础知识——向量内积：支持向量（SVM）相关推导：d越大越好，就是指||W||越小越好凸优化问题广义拉格朗日乘子法进一步转换为对偶问题
留小星·2022-12-14 10:44

共轭复数，共轭根式，共轭矩阵，共轭方向，共轭方向法，共轭梯度法，共轭分布，共轭函数，傅里叶变换的共轭对称

3.共轭根式(radicalconjugates)4.共轭矩阵（自共轭矩阵、Hermitian（埃尔米特）矩阵）5.共轭方向6.共轭方向法7.共轭梯度法8.共轭分布(conjugacy)9.共轭函数（对偶函数
wzg2016·2022-12-14 07:42

机器学习-笔记（四）- 原问题和对偶问题

从svm处理非线性数据集中知道了处理非线性数据集的方法是将低维映射到高维，并写出了优化问题，现在需要将这个优化问题写成对偶问题来求解预备知识原问题：又称原线性规划问题，是指每一个线性规划的原始问题，每个原问题均可以转化为与其对称的对偶问题
Blue_Y28·2022-12-14 05:05

逻辑运算总结

基本公式此外还由反演规则和对偶规则可参考https://blog.csdn.net/qq_46418503/article/details/118495598sop和pos及卡诺图化简法sop：sumofproductpos
whurrican·2022-12-14 03:56

机器学习——支持向量机——硬间隔与支持向量

支持向量机简述软间隔与正则化，核函数文章目录前言一、超平面公式引出二、最大间隔三,优化约束,拉格朗日函数,对偶问题四,最优超平面五,求解最优超平面前言硬间隔就是我们的数据线性可分的情况，是一种比较理想的模型
rookie g·2022-12-14 01:51

机器学习——支持向量机

目录一、什么是SVM二、最大间隔与分类三、对偶问题一、等式约束二、不等式约束的KKT条件三、KKT四、SMO高效优化算法五、通过SMO-SVM实现对莺尾花数据集的二分类六、总结一、什么是SVMSVM是一种监督机器学习算法
guanze1·2022-12-14 01:47

机器学习——支持向量机

机器学习——支持向量机基础概念最大间隔与分类线性可分间隔硬间隔软间隔最大间隔拉格朗日乘子法与对偶问题SMO算法与对偶问题高维映射核函数代码实现SMO算法的代码实现使用SVM实现手写体数字识别总结定义：支持向量机
摆脱咸鱼·2022-12-14 01:15

【菜鸟笔记|机器学习】支持向量机

我们把支持向量机的主问题转化为对偶问题来求解。为了防止过拟合，引入了软间隔支持向量机。对于分类问题用的是支持向量机，对于回归问题则可以类似地使用支持向量回归（SVR）。这部分内容如下：1.S
武咏歌·2022-12-13 08:09

数字图像处理（入门篇）十一 形态学处理

二值膨胀和腐蚀运算是形态学图像处理的基础，它们互为对偶运算(逆运算)。膨胀和腐蚀的组合操作有：开运算、闭运算、击中或击不中变换。其中，击中或击不中变换在这里不作介绍。一基本的数学形态学操作1膨胀在二值
Jackilina_Stone·2022-12-13 07:41

支持向量机算法模型

目录前言从数据的线性可分到间隔最大化对偶算法线性支持向量机与非线性支持向量机实践案例前言从这一期开始，我们准备介绍一系列经典机器学习算法模型，主要包括逻辑回归，支持向量机，决策树，因子分析，主成分分析，
帅帅de三叔·2022-12-13 06:57

双平面支持向量机(TSVM)对偶问题的推导

双平面支持向量机对偶问题推导及相关介绍TSVM相关介绍第一个平面对偶问题的推导第二个平面对偶问题的推导双平面支持向量机的Matlab代码实现二分类TSVM相关介绍在双平面支持向量机中，我们希望找到两个非平行的超平面
Forever__ _·2022-12-12 21:55

单纯形法（简单理解）面向有一定线性代数基础的友友

文章目录前言正式讲解前言博主没有学过运筹学，所以在数学建模过程中，遇到割平面法时竟然一时难以理解，OMG，网上看了好多割平面法的教程，多次提到单纯形法，由于博主一开始比较懒，咳咳咳，没有直接从单纯形法入手
JavaPope·2022-12-12 05:26

【课程复习+记录】最优化理论与方法

文章目录1最优化问题与数学基础2线性规划和单纯形法2.1数学模型形式2.2基本概念名词2.3解的性质2.4单纯形法2.5初始基可行解的确定方法2.5.1两阶段方法2.5.2大M法3对偶线性规划4无约束最优化计算方法
阿尔法狗Zero·2022-12-11 04:28

感知机对偶算法

用算法2.2（感知机学习算法的对偶形式）代码实现例2.2：一，实验目的用算法2.2（感知机学习算法的对偶形式）完成例2.2：正样本点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T,负样本点x3=(1,1)T，
木北鲜生·2022-12-10 08:03

DANet：Dual Attention Network for Scene Segmentation论文解读和源代码详解

其中的对偶结构生成的attentionmap我认为很容易嵌入到其他网络中完成其他任务。
咆哮的阿杰·2022-12-09 21:35

为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题？

介绍一下SVM（1）简单介绍一下SVM支持向量机(supportvectormachines,SVM)是一种二分类模型。分为线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化学习一个线性的分类器，又称为硬间隔支持向量机。线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化学习一个线性的分类器，又称为软间隔支持向量机。非线性支持向量机：训练数据线性不可分，通过核技巧及软间隔最大化，学习非线性支
Better Bench·2022-12-09 17:59

机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（原问题和对偶问题）

目录一、原问题（primeproblem）二、原问题的对偶问题（dualproblem）1、定义一个辅助函数2、定义对偶问题>>>问题1：上面说到遍历w，那w的取值范围和取值步长是怎样的？
有情怀的机械男·2022-12-09 17:56

支持向量机之核函数（三）

再基于强对偶性，将凸优化问题转化为对偶问题，并推导出KKT条件。在求解对偶问题的过程中，将w,b转化为对对偶变量a的求解，下一节我们将探讨如何用SMO算法求解a。
YoPong Yo·2022-12-09 16:39

【最优化笔记3】线性规划--求解方法（单纯形法及Matlab实现）

单纯形法是求解线性规划问题的一种通用的有效算法（必考点）。此篇博客以我的好友Cizeron总结为基础完成，特此表示感谢。
飞今天也很开心·2022-12-09 16:51
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他