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对偶问题求解
拉格朗日
对偶
问题的解释
0.内容介绍在约束最优化问题中,常常利用拉个朗日
对偶
性将原始问题转化为
对偶
问题,通过解
对偶
问题而得到原始问题的解,该方法应用在很多的统计学习方法中。
沧海磐石
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2022-10-27 09:17
数学
拉格朗日
对偶
对偶
是最优化方法里的一种方法,它将一个最优化问题转换成另外一个问题,二者是等价的。拉格朗日
对偶
是其中的典型例子。
喜欢打酱油的老鸟
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2022-10-27 09:17
人工智能
拉格朗日对偶
svm中拉格朗日
对偶
问题的推导
原始问题:应用拉格朗日
对偶
性,求解最优解,
对偶
问题比较容易求解,可以引入核函数,推广到非线性问题。
qq_906638174
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2022-10-27 09:44
机器学习
拉格朗日函数、拉格朗日
对偶
问题、KKT条件个人理解
最近学习SVM的相关内容时,接触到了拉格朗日函数及其
对偶
问题,于是就学习了一些相关内容,在此整理总结一下。文章内容为个人理解,如有错误,欢迎指正!
10000hours
·
2022-10-27 09:44
机器学习
拉格朗日函数
拉格朗日对偶问题
KKT条件
拉格朗日
对偶
问题
一、直观理解拉格朗日乘数法只有一个约束条件能发现,只有当目标函数f(x,y)的梯度方向和约束条件的梯度方向相反时,通过调整λ\lambdaλ才可以使拉格朗日函数对x和y的偏导为0有多个约束条件真正起贡献的梯度其实只有其中两个约束条件的梯度,最后的式子变为下式:所有的λi\lambda_iλi都是大于等于0的:如果λi=0\lambda_i=0λi=0,那么对应的约束条件gi(x)g_i(x)gi(
VelvetQuilt
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2022-10-27 09:13
机器学习
机器学习
拉格朗日
对偶
问题的一些介绍
文章目录参考前言拉格朗日函数例1例2拉格朗日函数的
对偶
问题参考“拉格朗日
对偶
问题”如何直观理解?
Icy Hunter
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2022-10-27 09:43
机器学习
支持向量机
机器学习
算法
拉格朗日
对偶
详解
问题简述
对偶
,是解决最优化问题的一种常用的手段。它能够将一个最优化问题转化成另一个更容易求解的
对偶
问题。
对偶
研究中常用的方法是拉格朗日
对偶
。
左痕生
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2022-10-27 09:43
机器学习
次梯度方法求解拉格朗日
对偶
问题
次梯度方法求解拉格朗日
对偶
问题搬运-拉格朗日
对偶
问题的次梯度求解方法clcclearall%用次梯度法求解x(1)^2+x(2)^2的最小值,约束条件为:2*x(1)+x(2)<=-4%作者:上海交通大学徐祥
虾米小飞
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2022-10-27 09:13
matlab
sklearn之SVM二分类
理论部分线性支持向量机
对偶
形式支持向量机核函数支持向量机软间隔支持向量机KernelLogisticRegressionSupportVectorRegression(SVR)使用sklearn实现的不同核函数的
土肥宅娘口三三
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2022-10-27 07:53
机器学习
SVM+核函数
SVM二分类可视化
sklearn之SV
sklearn学习
m基于PSO粒子群优化的可靠性和费用优化
问题求解
MATLAB仿真
目录1.算法概述2.部分程序3.算法部分仿真结果图4.完整程序获取CSDN用户:我爱C编程CSDN主页:https://blog.csdn.net/hlayumi1234567?type=blog擅长技术:智能优化,路径规划,通信信号,图像处理,深度学习,控制器等。1.算法概述PSO是粒子群优化算法(——ParticleSwarmOptimization)的英文缩写,是一种基于种群的随机优化技术,
我爱C编程
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2022-10-27 07:47
Matlab优化算法
matlab
PSO粒子群优化
费用最优
【西风不瘦】钟爱的好联赏析(之五百五十七)(芳菊开林耀;青松冠岩列)
诗词名联,即上下联出自同一诗词、散文作品,两句正好
对偶
,自然成联。上联:芳菊开林耀下联:青松冠岩列上下联都是出自魏晋时期诗人陶渊明的《和郭主簿·其二》。
西风不瘦
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2022-10-26 18:53
七绝·闲吟
【创作特点】使用了两组
对偶
句,从近及远,虚实结合,由设问而引发情思感想,阐述观点议题。起承转合自然,行文脉络清晰。尤“少与人间论是非”耐人寻味。
张罗zl
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2022-10-25 15:24
机器学习SVM算法原理
目录1定义输入数据2线性可分支持向量机3SVM的计算过程与算法步骤3.1推导目标函数3.2目标函数的求解3.2.1朗格朗日乘子法3.2.2
对偶
问题3.2.3整体流程确定4举例5小结1定义输入数据假设给定一个特征空间上的训练集为
赵广陆
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2022-10-25 08:33
machinelearning
机器学习
支持向量机
算法
【老生谈算法】matlab实现霍夫变换算法源码——霍夫变换算法
Hough变换的基本原理在于利用点与线的
对偶
性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参数空间的一个点。这样就把原始图像中给定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。
阿里matlab建模师
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2022-10-24 14:11
matlab算法原理详解
matlab
算法
图像处理
SVM支持向量机(一):线性可分支持向量机
一、简介SVM是一种二分类模型目的:寻找一个超平面对样本进行分割分割原则:间隔最大化
问题求解
方法:将模型转换为一个凸二次规划问题由简至繁的模型包括:1、当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性可分支持向量机
LanS__
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2022-10-13 07:56
统计学习方法
SVM
机器学习
支持向量机
机器学习-支持向量机 -- 硬间隔SVM
Linearlyseparablepatterns--Hard-marginSVM)1.预知识2.Hard-marginSVM3.函数间隔VS几何间隔4.最大间隔化5.硬间隔SVM的算法描述6.支持向量7.硬间隔SVM例题8.
对偶
问题
小白Rachel
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2022-10-13 07:51
机器学习
机器学习
支持向量机
算法
数据结构— 基本概念、逻辑和存储结构、数据类型与操作、算法特性与时间复杂度
需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦想寻找共同成长的小伙伴,请点击【Java全栈开发社区】目录第一章:绪论1.概述1.1推开数据结构的大门1.2利用计算机实现
问题求解
路遥叶子
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2022-10-12 15:03
阶段一:数据结构
数据结构
java
算法
最优化理论(三)
配合视频中科大-凸优化配合笔记凸优化笔记文章目录三、凸优化算法三、凸优化算法LPLPLP松弛和拉格朗日松弛的
对偶
关系,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
_森罗万象
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2022-10-12 10:08
最优化理论
算法
最优化理论(二)
配合视频中科大-凸优化配合笔记凸优化笔记文章目录二、凸优化问题1.凸优化问题概述2.凸优化约束条件3.具体优化问题4.拉格朗日
对偶
5.KKT条件二、凸优化问题1.凸优化问题概述判断一个优化问题是否是凸优化纠正拟凸证明
_森罗万象
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2022-10-12 10:08
最优化理论
数学
机器学习之支持向量机(SVM)的求解方法
支持向量机思路简单但是求解过程还是比较复杂,需要将原函数通过拉格朗日乘子法并附上KKT条件是的问题有强
对偶
性,再使用SMO等算法进行高效的求解。推导过程可以参考:机器学习之支持向量机之线性可分型原
Icy Hunter
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2022-10-12 09:32
机器学习
机器学习
支持向量机
python
风蝶舞碧窗,梦呓南歌子
要求双调毛熙震体,顺带练一下
对偶
句。挑其中三首来品品:一、南歌子•梦少(勇夫归愚)此梦追彼梦,他乡游故乡。满杯独酌酒醇香。两小无猜回荡、各何方。昨羡青春样,今贪日月光。老眠夜语呓家常。
纳兰蕙若
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2022-10-11 08:24
(七)频域图像增强:低通和高通滤波
低通滤波和高通滤波的目的或功能相反,但低通滤波器和高通滤波器又具有
对偶
性。低通滤波低通滤波是要保留图象中的低频分量而除去或减弱高频分量。要实现低通滤波需要设计一个合适的滤波转移函数H(u,v)。
cuttleKK
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2022-10-11 07:48
摸鱼
【白板推导系列笔记】支持向量机-约束优化问题-弱
对偶
性证明
简单来说,引入拉格朗日乘子是为了强制要求所有的约束条件必须被满足,当xxx违反约束条件时,L(x,α,β)→+∞L(x,\alpha,\beta)\rightarrow+\inftyL(x,α,β)→+∞,当xxx满足约束条件时,L(x,α,β)=f(x)L(x,\alpha,\beta)=f(x)L(x,α,β)=f(x)。假设f(x),ci(x),hj(x)f(x),c_i(x),h_j(x)
烧灯续昼2002
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2022-10-07 16:14
白板推导系列笔记
支持向量机
算法
机器学习
数据挖掘
重构
【白板推导系列笔记】支持向量机-硬间隔SVM-模型求解-引出
对偶
问题&引出KKT条件
{minω,b12ωTωs.t.yi(ωTxi+b)≥1⇔1−yi(ωTxi+b)≤0,i=1,2,⋯ ,N⏟N个约束\left\{\begin{aligned}&\mathop{\text{min}}\limits_{\omega,b}\frac{1}{2}\omega^{T}\omega\\&s.t.y_{i}(\omega^{T}x_{i}+b)\geq1\Leftrightarrow1-y
烧灯续昼2002
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2022-10-07 16:13
白板推导系列笔记
支持向量机
机器学习
人工智能
算法
数据挖掘
数据结构学习笔记——算法初识
一.算法的定义——算法是解决特定
问题求解
步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作。
jim船长
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2022-10-06 11:10
数据结构学习笔记
【西风不瘦】钟爱的好联赏析(之五百三十六)(土地平旷;屋舍俨然//阡陌交通;鸡犬相闻)
诗词名联,即上下联出自同一诗词、散文作品,两句正好
对偶
,自然成联。上联:土地平旷下联:屋舍俨然上联:阡陌交通下联:鸡犬相闻上下联都是出自魏晋时期诗人陶渊明的《桃花源记》。
西风不瘦
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2022-10-05 17:15
NNDL 实验二 pytorch入门
它是一个定义在一些向量空间和一些
对偶
空间的笛卡尔积上的多重线性映射,其坐标是|n|维空间内,有|n|个分量的一种量,其中每个分量都是坐标的函数,而在坐标变换时,这
乳酸蔓越莓吐司
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2022-10-02 07:26
pytorch
python
深度学习
(五)基于哈夫变换的车道线检测(Hough Transformation)
Hough变换的基本原理在于利用点与线的
对偶
性,将原始图像空间的给定的曲线通过曲线表达形式变为参
AgentPotato
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2022-09-29 07:46
Opencv车道线检测
python
计算机视觉
算法
前端设计走查平台实践(后端篇)
设计师在进行走查的过程中,肉眼的比
对偶
尔会忽略一些细微部分,同时也会耗费设计师大量的精力,为了辅助设计同学能够更高效的进行设计走查,本文旨在通过设计走查平台在后端侧的实践总结下对于视觉稿还
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2022-09-28 01:10
【西风不瘦】钟爱的好联赏析(之五百二十二)(中散不偶世;本自餐霞人)
诗词名联,即上下联出自同一诗词作品,两句正好
对偶
,自然成联。上联:中散不偶世下联:本自餐霞人上联:立俗迕流议下联:寻山洽隐沦上下联都是出自南北朝时期诗人颜延之的《嵇中散》。
西风不瘦
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2022-09-25 09:14
人工智能第五周实验线性规划
问题求解
一、线性规划
问题求解
1、excel求解广告媒体组合优化问题建立数据源在excel中建立下表2.写出资源配置三要素设日间电视、夜间电视、网络媒体、平面媒体、户外广告的使用次数以此为x1,x2,x3,x4,
古岐川
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2022-09-25 01:30
笔记
❤️解决非线性回归问题的机器学习方法总结:多项式线性模型、广义线性(GAM)模型、回归树模型、支持向量回归(SVR)模型
:GAM模型的优点与不足:回归树模型概念解释:算法流程:sklearn实现回归树模型:回归树与线性模型的比较:支持向量回归(SVR)模型概念解释:算法流程:sklearn实现支持向量回归模型:KKT和
对偶
理论的补充知识
Super__Tiger
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2022-09-23 14:09
#
机器学习
非线性回归问题
GAM模型
回归树模型
SVR模型
多项式线性回归模型
机器学习算法——支持向量机SVM4(SMO算法及KTT条件)
上节中我们得出了原问题的
对偶
问题为:公式(4.1)那如何求解公式4.1呢?即解出,求出w和b即可得到原型:(公式4.2)显然,公式4.1是二次规划(QP)问题,可使用二次规划算法进行求解。
Vicky_xiduoduo
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2022-09-22 17:52
支持向量机
机器学习
算法
svm
KDD2021|华为提出
对偶
图增强embedding神经网络DG-ENN用于CTR预估
DualGraphenhancedEmbeddingNeuralNetworkforCTRPredictionWeiGuo,RongSu,RenhaoTan,HuifengGuo,YingxueZhang,ZhirongLiu,RuimingTang,XiuqiangHeHuaweiNoah’sArkLabhttps://arxiv.org/pdf/2106.00314.pdf点击率预估,目的是预
frank_hetest
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2022-09-21 08:24
算法
机器学习
深度学习
推荐系统
大数据
Ceres 曲线拟合
数值求导与自动求导的区别3.数值解的使用方法Reference:高翔,张涛《视觉SLAM十四讲》相关文章跳转:雅克比矩阵理解解析解与数值解Ceres曲线拟合g2o曲线拟合1.Ceres简介Ceres是一个广泛使用的最小二乘
问题求解
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泠山
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2022-09-20 14:19
非线性优化
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数据挖掘学习——支持向量机(SVM)
目录1.概论(1)线性可分支持向量机1.原始问题:2.SVM3.分类预测可靠度4.分类间隔5.约束条件6.线性可分支持向量机的学习算法(最大间隔法)7.
对偶
算法(2)线性不可分支持向量机算法过程(3)非线性支持向量机
长弓同学
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2022-09-20 07:36
支持向量机
数据挖掘
学习
Hexagon_V65_Programmers_Reference_Manual(41)
Programmers_Reference_Manual(41)11.10.5.8向量将字乘以有符号的一半(32x16)11.10.5.9乘以并使用上结果11.10.5.10乘以并使用完整结果11.10.5.11向量
对偶
乘法
weixin_38498942
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2022-09-15 16:32
笔记
dsp开发
c语言
最优化方法python教程_GitHub - Zshoufeng/Simplex-methods: 单纯形法,运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单...
Simplex-methods最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输
问题求解
。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输
问题求解
。
weixin_39822629
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2022-09-13 18:34
最优化方法python教程
运输问题python编程_GitHub - maoqianqian123/Simplex-methods: 单纯形法,运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可...
Simplex-methods最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输
问题求解
。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输
问题求解
。
SN和Pulsar
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2022-09-13 18:34
运输问题python编程
货物托运收费python_GitHub - dong-8080/Simplex-methods: 单纯形法,运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯...
Simplex-methods最优化方法课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输
问题求解
。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输
问题求解
。
Qawedcs
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2022-09-13 18:33
货物托运收费python
pulp求解简单线性规划问题
文章目录pulp非整数约束整数型约束求解状态的一些解释例题1例题2参考pulpPULP是一个线性规划(LinearProgramming,LP)
问题求解
库。
Icy Hunter
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2022-09-13 17:00
数学建模
python
开发语言
线性规划
【Python】线性规划
问题求解
(cvxpy库)
文章目录介绍求解案例1案例2介绍参考此论文或此网站中的描述。已知:一个m×nm×nm×n大小的实矩阵AAA。大小为mmm的实向量bbb。大小为nnn的实向量ccc。在线性规划的目标中,我们的目标是找到一个大小为nnn的实向量xxx,使得①Ax≤bAx≤bAx≤b,②cTxc^TxcTx最大。(cTc^TcT是ccc的转置矩阵)分析:对于Ax≤bAx≤bAx≤b,左侧可以看做是xxx中个元素的线性组
eggcode
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2022-09-13 17:24
Python
python
cvxpy
SVM -支持向量机原理详解与实践之二
拉格朗日
对偶
性(Largrangeduality)深入分析前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日
对偶
性的重要性。
云兮书嗣
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2022-09-13 07:52
机器学习
SVM-支持向量机原理详解与实践之二
拉格朗日
对偶
性(Largrangeduality)深入分析前面提到了支持向量机的凸优化问题中拉格朗日
对偶
性的重要性。
w_ticker
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2022-09-13 07:50
Learning
SVM
机器学习
支持向量机器
拉格朗日对偶性
对偶问题
支持向量机(SVM)----超详细原理分析讲解
文章目录支持向量机(SVM)直观的本质理解几个基础概念决策超平面的求解(SVM模型的推导)最大硬间隔的寻找与公式构建拉格朗日乘数法的应用使用
对偶
问题求解
一个小例子(求解决策超平面与决策函数)小结支持向量机
Gaolw1102
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2022-09-13 07:41
机器学习
支持向量机
机器学习
算法
每日算法:SVM支持向量机
--------------wudibooo目录0.最优化问题0.1简介0.2拉格朗日乘数法0.3
对偶
问题1.SVM-支持向量机1.1什么是支持向量1.2求解SVM1.3软间隔(softmargin)2
Wudibooo
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2022-09-10 12:26
支持向量机
svm
算法
机器学习
机器学习笔记13——支持向量机(SVM)模型原理以及python实现案例
支持向量机(SVM)1、概述2、基本概念2.1线性可分2.2函数间隔和几何间隔2.3间隔最大化(硬间隔最大化)2.4凸优化问题2.5支持向量和间隔边界2.6
对偶
问题3、线性可分支持向量机3.1定义3.2
珞沫
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2022-09-07 13:40
机器学习
机器学习
支持向量机
python
机器学习:简单的支持向量机
机器学习:简单的支持向量机1.线性可分支持向量与硬间隔最大化1.1线性可分1.2超平面的理解与表达1.3空间中的点到超平面的距离1.4间隔大小1.5最小间隔数据点与间隔最大化2.学习的
对偶
算法2.1拉格朗日
对偶
性
专注发呆
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2022-09-07 13:40
python
机器学习
支持向量机
算法
机器学习算法 08 —— 支持向量机SVM算法(核函数、手写数字识别案例)
文章目录系列文章支持向量机SVM算法1SVM算法简介1.1引入1.2算法定义2SVM算法原理2.1线性可分支持向量机2.2SVM计算过程与算法步骤(有点难,我也没理解透,建议跳过)推导目标函数目标函数求解拉格朗日乘数法
对偶
问题整体流程确定
来一碗锅巴洋芋
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2022-09-07 13:08
机器学习
机器学习
python
svm
支持向量机
核函数
智能优化算法应用:基于麻雀搜索算法的TSP
问题求解
- 附代码
智能优化算法应用:基于麻雀搜索算法的TSP
问题求解
-附代码文章目录智能优化算法应用:基于麻雀搜索算法的TSP
问题求解
-附代码1.TSP问题3.麻雀搜索算法4.实验参数设定5.算法结果6.Matlab代码摘要
智能算法研学社(Jack旭)
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2022-09-06 21:57
智能优化算法应用
算法
机器学习
人工智能
python
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