对偶问题求解

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

动态规划（Python）

②重叠子问题在问题求解过程中，很多子问题的解被多次使用。3、动态规划算法步骤①分析优化解的结构②建立状态转移方程（递归方程）③自底向上地求解各个子问题一是计
Zengwh_02·2022-12-14 04:47

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

四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解高阶微分方程(附Python代码)

用Python实现四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解高阶微分方程文章目录用Python实现四阶龙格-库塔（Runge-Kutta）方法求解高阶微分方程问题求解步骤问题应用四阶龙格-库塔（Runge-Kutta
图灵猫·2022-12-13 13:46

【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

【基础算法Ⅰ】算法入门篇

数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂算法是对特定问题求解步骤的一种描述。它不依赖于任何一种语言，既可以用自然语言、程序设计语言描述
会敲代码的Steve·2022-12-12 16:07

kaggle实战：Titanic

文章目录一、问题重述1.1问题描述1.2数据集1.3提交格式二、问题求解：决策树2.1导入模块2.2载入数据2.3探索数据2.4数据预处理2.4.1无关变量处理2.4.2缺失值的处理2.4.3非数值变量处理
oax_knud·2022-12-11 23:12

机器学习 第11章 特征选择与稀疏学习 概念总结与简单实践

不过同降维不同的是，特征选择更关注特征本身是否有用，思路是只选取与问题求解有益的特征进行建模。由此，将特征划分为相关特征、无关特征、冗余特征。那么定义特征是否有用的标准是什么呢？
至味清欢·2022-12-11 09:13

【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

PSO算法简介

粒子群优化算法的基本核心是利用群体中的个体对信息的共享从而使得整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从而获得问题的最优解。
大西瓜不甜·2022-12-11 03:43

粒子群算法Particle Swarm Optimization超详细解析+代码实例讲解

粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在问题求解空间中产生从无序到有序的演化过程，从
debris craft·2022-12-11 03:12

最小二乘拟合问题求解算法（含python代码）

1.最小二乘拟合原理参考西安交大数值分析教材当f(x)是定义在点集X上的列表函数时，内积为2.最小二乘拟合问题的求解过程最小二乘拟合问题的求解过程有三种方法法一：（1）根据问题的特点选择一组线性无关的基函数，（2）解方正规方程组（3）求得拟合函数法二：（1）利用三项递推关系式构造正交多项式（2）由式5.2.11得到最小二乘拟合多项式法三：（1）做变量替换，利用已有的正交基函数构造最优平方逼近函数（
定睛一看·2022-12-11 00:50

【模式识别】隐马尔可夫模型（HMM）

隐马尔可夫模型（HMM）引言HMM模型定义模型两个假设HMM解决的三个基本问题1、Evaluation问题2、Learning问题3、Decoding问题Evaluation问题求解（前向算法和后向算法
阿珍爱上了阿强binz·2022-12-10 14:42

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

双目视觉---立体匹配介绍

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示
hairuiJY·2022-12-09 21:36

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

PnP问题求解

1.直接线性变换（DLT）对某空间点P=(X,Y,Z,1)T，在某图像中对应点为x1=(u1,v1,1)T，则有s(u1v11)=(t1t2t3t4t5t6t7t8t9t10t11t12)(XYZ1)s\left(\begin{array}{l}u_{1}\\v_{1}\\1\end{array}\right)=\left(\begin{array}{llll}t_{1}&t_{2}&t_{3}&
优秀的田·2022-12-09 19:07

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

python二手车价格预测_数据挖掘实战--二手车交易价格预测（四）建模调参

贪心调参把求解的问题分成若干个子问题；对每个子问题求解，得到子问题的局部最优解；把子问题的解局部最优解合成原来问题的一个解。
shkpwbdkak·2022-12-09 12:44

基于Python机器学习实现的花卉识别

目录问题分析3问题求解32.1.数据预处理32.1.1.预处理流程32.1.2.预处理实现42.2.降维可视化42.2.1.降维流程分析42.2.2.PCA方法降维4从图中给出的结果得到各个阶段的用时62.2.3
biyezuopin·2022-12-09 11:38

SVM支持向量机

SVM三部分：间隔，对偶，核方法分类：hard-marginSVM,soft-marginSVM,kernelSVM属于判别模型，在小样本的分类上表现非常好1Hard-margin1.1问题描述由线性可分引入
米饭�·2022-12-09 09:17

分治法、动态规划、贪心算法区别

在动态规划中，每一步都要做出选择，但是这些选择依赖于子问题的解贪心：能用贪心解决的都能用动态规划解决，自顶向下，不等所有子问题求解完毕再选择使用哪一个的解，而
浪里摸鱼·2022-12-09 04:20

未来发展人工智能的意义是什么？

例如，自动定理推理为网络信息检索、问题求解、远程诊断等问题提供了自动求解方案;自然语言理解为计算机人类语言理解提供理论和方法;数据挖掘为从数据库中挖掘提炼出
kaikeba·2022-12-08 19:42

西瓜书 第六章 支持向量机

文章目录一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数原理四、软间隔和正则化一、间隔与支持向量西瓜书讲的太复杂了其实总的知识点个人认为上图就可以概括。
欢桑·2022-12-08 08:00

李沐动手学深度学习代码问题求解

在欠拟合和过拟合一节中，原封不动把代码搬过来，却报错了importmathimportnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lmax_degree=20n_train,n_test=100,100true_w=np.zeros(max_degree)true_w[0:4]=np.array([5,1.2,-3.4,5.
love_lqz·2022-12-07 22:54

2021AAPM大赛第一名技术报告Designing an Iterative Network for Fanbeam-CTwith Unknown Geometry 阅读笔记

文章中多次提到了forwardmodel/operator，于是我进行了一些查阅，给出个人的一些理解：作为forwardmodel实际上指的就是输入求解输出的求解（推演）过程，与之相对应的就是反演，又叫逆问题求解
wangtao990503·2022-12-07 16:09

算法设计与分析 第四章 贪心算法

一、基本概念：所谓贪心算法是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的仅是在某种意义上的局部最优解。
老赴·2022-12-06 22:39

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hinge loss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b

复盘：手推SVM支持向量机二分类超平面，求解目标函数原问题，kkt条件，对偶问题求q，核函数、hingeloss损失函数，硬间隔，软间隔，最后得到w和b提示：系列被面试官问的问题，我自己当时不会，所以下来自己复盘一下
冰露可乐·2022-12-06 20:21

一文详细解释“核技巧”以及支持向量机

一文详细解释“核技巧”以及支持向量机从支持向量机开始说起什么是支持向量机线性可分支持向量机间隔最大化（支持向量机的本质）引入对偶问题求解拉格朗日对偶性对偶问题非线性支持向量机与核函数核函数的定义核技巧在支持向量机中的应用常用的核函数想写这篇博客是因为最近在研究迁移学习的过程中遇到了最大均值差异损失
丶夜未央丶·2022-12-06 20:51

支持向量机SVM（下）

一、二分类SVC的进阶1SVC用于二分类的原理复习在支持向量SVM（上）中，学习了二分类SVC的所有基本知识，包括SVM的原理，二分类SVC的损失函数，拉格朗日函数，拉格朗日对偶函数，预测函数以及这些函数在非线性
Garcia-zhang·2022-12-06 18:30

人工智能——问题求解

问题求解由两个部分组成：问题描述+搜索过程问题求解方法1：状态空间法描述：状态空间法描述搜索：盲目搜索、启发式搜索求解过程：1.用描述初始状态，操作集合，目标状态2.通过操作集合的操作生成部分状态空间（
Jokic_Rn·2022-12-06 14:59

（人工智能）线性/非线性规划问题求解

目录一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题五、实际问题描述——媒体组合案例六、使用Excle实现线性规划七、使用Python编程实现线性规划八、参考链接一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题#
想减肥的混子·2022-12-06 14:47

Fast Global Registration (ECCV 2016) 论文解析

目录0.友情链接1.论文核心思想1.1.点云特征匹配1.2.两个校验1.3.鲁棒函数与BR对偶1.4.1.Black-RangarjanDuality(BR对偶性）1.4.2.DerivationofΦρ
非线性光学元件·2022-12-06 08:25

机器学习入门-西瓜书总结笔记第六章

西瓜书第六章-支持向量机一、间隔与支持向量二、对偶问题三、核函数四、软间隔与正则化五、支持向量回归六、核方法总结一、间隔与支持向量粗实线这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未来示例的泛化能力最强在样本空间中
一入材料深似海·2022-12-05 22:54

G2O库：图优化库基础使用，以曲线拟合（一元边问题）为例

g2o库简介g2o（GeneralGraphicOptimization,G2OG^2OG2O）是基于图优化实现非线性最小二乘问题求解的开源C++框架。
Jason.Li_0012·2022-12-05 21:09

非线性规划问题求解（举例）

1.概述非线性规划是一种求解目标函数或约束条件中有一个或几个非线性函数的最优化问题的方法。运筹学的一个重要分支。20世纪50年代初，库哈(H.W.Kuhn)和托克(A.W.Tucker)提出了非线性规划的基本定理，为非线性规划奠定了理论基础。这一方法在工业、交通运输、经济管理和军事等方面有广泛的应用，特别是在“最优设计”方面，它提供了数学基础和计算方法，因此有重要的实用价值。简单来说，若规划问题的
m0_57053955·2022-12-05 21:31

微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法(完美复现)

基于列约束生成算法和强对偶理论，可将原问题分解为具有混合整数线性特征的主问题和子问题进行交替求解，从而得到原问题的最优解。最终通过仿真分析验证
matlab数学建模加油站+·2022-12-05 20:52

10x倍加速PDE的AI求解：元自动解码器求解参数化偏微分方程

这类应用经常在反问题求解、控制和优化、风险评估和不确定性量化领域中出现。从数学上讲，这类应用需要求解以下参数化偏微分方程(ParametricPDE)：第一类方法是用神经网络去近似单个PDE的解。这
昇思MindSpore·2022-12-05 15:59

MATLAB机器学习系列-7支持向量机原理及其代码实现

支持向量机原理分类如图，在分类中，我们需要找到一个超平面（图中包括间隔的平面）把圆圈和方框分开原问题间隔最小，同时保证真实输出和模型输出积大于1对偶问题原先的最小化问题变成了最大化问题，原先的不等式约束变成了等式约束
总裁余(余登武)·2022-12-05 15:53

数电知识点整理

1：逻辑代数基本定理：代入定理，反演定理，对偶定理；2：逻辑函数：输入与输出之间的函数关系，真值表，逻辑函数表达式，逻辑图，波形图，卡诺图；3：最小项：n变量，m为n个因子的乘积，最大项：m为n个因子的和
warren@伟_·2022-12-05 13:45

单纯形法的补充与代码实现

线性规划中，我们介绍了三种求解算法——单纯形法、对偶理论和内点法。传送门：线性规划之单纯形法线性规划的对偶理论线性规划之内点法其中单纯形法要建立在标准型上，并且开始迭代要求有一个基本可行解。
整得咔咔响·2022-12-05 11:29

最优化方法解决计算机算法问题,最优化问题求解之：遗传算法

遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。例：求下述二元函数的最大值：(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中，用无符号二进制整数来表示。因x1,x2为0~7之间的整数，所以分别用3位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型
陈六六的成长笔记·2022-12-05 11:18
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