数值优化(Numerical

Numpy之ndarray学习心得

维数组对象基本操作ndarray.方法()numpy.函数名()ndarray运算逻辑运算统计运算数组间运算合并、分割、IO操作、数据处理3.1Numpy优势3.1.1Numpy介绍-数值计算库num-numerical
qq_39597554·2023-01-30 12:57

读书笔记：求函数梯度的Python代码 numerical_gradient.py ← 斋藤康毅

由多元函数全部变量的偏导数汇总而成的向量称为梯度（gradient）。梯度指示的方向是各点处的函数值减小最多的方向。下文给出了求函数的梯度的Python代码。【求函数梯度的Python代码】importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdefnumerical_gradient_no_batch(f,x):h=1e-4grad=np.zeros_like(x)
hnjzsyjyj·2023-01-29 00:03

数值优化之凸函数

目录1、凸函数的性质2、凸函数的性质1、凸函数的性质凸函数最重要的性质是Jensen不等式。若能取到等号则为凸函数，取不到等号为严格凸函数。若不等号相反，则为凹函数。函数上方的区域称为上方图，“凸函数”与“上方图是凸集”是充要条件。凸函数的任意α下水平集都是凸集。而某个函数的下水平集都是凸集，但这个函数却不一定是凸函数。拟凸函数的和不一定是拟凸的，凸函数的和一定是凸的，可见凸的性质比较容易保留。为
散装白酒·2023-01-28 08:25

《机器人中的数值优化》|数值优化之高阶函数性质

目录1、High-OrderInfoofFunctions2、矩阵和向量微分规则与表格3、一些有用的性质1、High-OrderInfoofFunctions其中若函数光滑，则Hessian矩阵是对称矩阵。在0点处的近似：泰勒展开拓展概念，设将f(x)为维度从n维到m维的映射，则有Jacobian矩阵：2、矩阵和向量微分规则与表格3、一些有用的性质规则可以参考wikipedia网站：MATRIXC
散装白酒·2023-01-28 08:25

1、numpy库介绍

NumPy这个词来源于两个单词--Numerical和Python。NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。
算法程序员&mlh·2023-01-25 07:45

常用的优化理论类型介绍

写完再整理文章目录系列文章目录前言一、常用优化的概念1.凸优化与非凸优化2.建立优化问题一般思想二、常用的优化方法1.代价评分函数优化2.梯度下降优化原理3.QP（二次规划）的优化理论4.EM最大期望值优化5.词袋优化6.数值优化总结前言认知有限
盒子君~·2023-01-21 08:41

数值优化之凸函数

本文ppt来自深蓝学院《机器人中的数值优化》目录1凸函数的性质2凸函数的性质1凸函数的性质凸函数最重要的性质就是Jensen'sinequality,也就是琴生不等式。
无意2121·2023-01-20 08:47

sklearn报错Error message: fit_transform() takes 2 positional arguments but 3 were given的解决方法

Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn&TensorFlow这本书，在学到pipeline的时候，我模仿者写了这也的代码：[python]viewplaincopynum_attribs=list(housing_numerical
weixin_43692562·2023-01-16 08:21

计算机视觉大型攻略 —— 程序猿数学(2) 数值优化（二）最小二乘问题

计算机视觉和机器学习里面有大量的最小二乘问题，例如相机校正，视觉里程计，vSLAM等。最小二乘问题可以认为是无约束非线性优化的一个特例。可以使用一般化的方法求解，然而由于他的形式的特殊性，可以采用一些性能更好的算法。更多一般性方法可以参考这篇文章：无约束非线性优化算法参考：[1]NumericalOptimization.Nocedal,Jorge,Wright,S.[2]Computervisi
linusyue·2023-01-14 15:49

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-计算导数（Calculating Derivatives）

概述最优化问题中很多算法，包括非线性最优化、非线性等式等都需要计算导数。简单函数可以直接进行人工计算或者编码实现，对于复杂的情况，需要寻找一些方法进行计算或者近似。本节主要内容包括1.常见导数求解方法2.有限差分方法3.自动微分方法4.总结常见导数求解方法有限差分方法（FiniteDifferencing）根据导数的定义，导数表示函数在给定点x处，给定无限小的涉动后函数值的改动。因此我们可以根据定
下一步·2023-01-14 10:40

数值优化-信赖域方法

信赖域方法除了之前讲过的线搜索方法，信赖域方法（trustregion）也是数值优化中的一类重要的方法。
Serendipity-Wu·2023-01-13 23:14

l bfgs算法java代码_数值优化：理解L-BFGS算法

数值优化是许多机器学习算法的核心。一旦你确定用什么模型，并且准备好了数据集，剩下的工作就是训练了。估计模型的参
曾是一片绿叶·2023-01-06 20:00

l bfgs算法java代码_理解L-BFGS算法

理解L-BFGS算法Mar30,2015#数值优化#无约束最优化L-BFGS(Limited-MemoryBFGS)是BFGS算法在受限内存时的一种近似算法，而BFGS是数学优化中一种无约束最优化算法。
weixin_39531761·2023-01-06 20:30

Numerical Optimization: Understanding L-BFGS

http://aria42.com/blog/2014/12/understanding-lbfgs/Numericaloptimizationisatthecoreofmuchofmachinelearning.Onceyou’vedefinedyourmodelandhaveadatasetready,estimatingtheparametersofyourmodeltypicallyboi
weixin_30278311·2023-01-06 20:59

Numerical Optimization 拟牛顿BFGS+精确线搜索 源码实现 python

BFGS求解凸二次规划f(x)=12xTAx+bTxg=Ax+bf(x)=\frac{1}{2}x^TAx+b^Tx\\g=Ax+bf(x)=21xTAx+bTxg=Ax+bdeff(x):return0.5*np.dot(np.dot(x,A),x)+np.dot(b,x)+cdefg(x):returnnp.dot(A,x)+b采用精确线搜索求步长：alpha_k=-np.dot(pk.T,g
执笔论英雄·2023-01-06 20:26

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。计算时间和空间是一个权衡，只需要存储一阶梯度时，时间复杂度可能为超线性；如果利用Hessian矩阵可以达到二次收敛，但是需要o(n2)的空间复杂度。另外对于拟牛顿算法所得到的Hessian矩阵式稠密的，不能利用到稀疏矩阵的一些性质。针对以上问题本小节给出求解大规模无约束最优化问题的一些思路，主要内容包括非精确牛顿方法基于有限内存
下一步·2023-01-06 20:24

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-拟牛顿方法（Quasi-Newton）

概述拟牛顿方法类似于最速下降法，在每一步迭代过程中仅仅利用梯度信息，但是通过度量梯度之间的变化，能够产生超线性的收敛效果。本节主要学习一下知识点：1.拟牛顿方程推导2.几个常见的拟牛顿方法3.拟牛顿方法的收敛性拟牛顿方程拟牛顿方法既有线搜索的影子也有牛顿方法的思想，下面从两个角度分别介绍拟牛顿方程，即在拟牛顿方法中要遵循的一个原则。线搜索角度假设在第K步迭代过程中，对点xk进行建模mk(p)=fk
下一步·2023-01-06 20:23

攻击样本生成算法之 L -BFGS（实质上是优化算法的合理实现）

数值优化是许多机器学习算法的核
阿喵酱紫糖·2023-01-06 20:51

数值优化——简介及无约束优化基础

1、优化问题的基本格式其中，满足约束条件的点的集合称之为可行域2、优化问题的分类A、从变量的角度连续优化：可行集通常是无限的离散优化：变量是整数集合B、从约束的角度约束优化和无约束优化C、从解的角度局部优化和全局优化（对于凸优化问题，局部解和全局解等价；但是普遍情况下很难找到一个优化问题的全局最优解）凸集：凸函数：当上式的不等号严格成立时，称之为严格凸函数.3、无约束优化的基础问题描述：解的分类：
Full ofstarsl·2023-01-04 20:45

数值优化之基本概念

目录0前言1推荐书单2优化问题的基本范式3数值优化在机器人领域的应用0前言几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。
汽水啤酒花儿·2023-01-04 20:40

机器人中的数值优化|【一】数值优化基础

数值优化基础凸集ConvexSets凸集的定义令X是线性空间。
影子鱼Alexios·2023-01-04 13:19

3.15_numerical-stability-and-init

3.15数值稳定性和模型初始化理解了正向传播与反向传播以后，我们来讨论一下深度学习模型的数值稳定性问题以及模型参数的初始化方法。深度模型有关数值稳定性的典型问题是衰减（vanishing）和爆炸（explosion）。3.15.1衰减和爆炸当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为LLL的多层感知机的第lll层H(l)\boldsymbol{H}^{(l)}H(l)的权重参数
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:38

Numpy简介及基本操作

ndarray属性基本操作ndarray.方法()numpy.函数名()ndarray运算逻辑运算统计运算数组间运算合并、分割、IO操作、数据处理3.1Numpy优势3.1.1Numpy介绍-数值计算库num-numerical
机器学习学渣·2022-12-30 14:09

【无标题】

判断字符串中是否有数值类字段：效果如下：今天星期三:=>is_numerical:True,value:三电话119:=>is_numerical:True,value:119oneboy:=>is_numerical
paperClub·2022-12-29 23:28

【第三方库安装】win10,anaconda虚拟环境下安装dlib及dlib介绍

它包含用于处理网络，线程，图形用户界面，数据结构，线性代数，机器学习，图像处理，数据挖掘，XML和文本解析，数值优化，贝叶斯网络以及
夏天｜여름이다·2022-12-28 20:12

pandas获取数据集数据类型分布（更细粒度的分割）

方法一：使用pandas内置接口在pandas中，获取数据类型有几个方法，以泰坦尼克号数据集为例，1.拿到numerical数据类型df.select_dtypes('number').columnsIndex
21岁害怕编程·2022-12-20 22:56

python使用pandas填补缺失值——众数填充失败：

先看原代码：#数值型数据使用均值填充train[numerical_fea]=train[numerical_fea].fill
一个安静的角落·2022-12-15 16:14

Torch教程(1)-Tensor

核心特征的总结：1.一个强大的n维数组2.很多实现索引，切片，移调transposing的例程3.惊人的通过LuaJIT的C接口4.线性代数例程5.神经网络，并基于能量的模型6.数值优化例程7.快速高效的
南有乔木NTU·2022-12-13 13:23

Apollo_路径优化

与之前EM规划和Lattice规划不同，Apollo5.0版本使用的路径规划，更加的灵活方便，原因主要是采用了数值优化的思想，通过边界约束等，保证了密集障碍物场景的灵活性。
牛仔很忙^·2022-12-09 15:01

决策规划算法四：Piecewise Jerk Path Optimizer

如下图所示，决策算法开辟凸空间后，路径规划算法用数值优化的方法搜索出一条最优路径，即将问题转化为二次规划的问题，采用二次规划的求解器进行求解。
肥嘟嘟的左卫门·2022-12-09 15:29

一种用于全局数值优化的适应度-距离平衡的新型随机分形搜索优化算法（Matlab代码实现）

‍个人主页：研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录1概述
荔枝科研社·2022-12-07 21:10

梯度下降法求函数最小值（python，numpy）

#用梯度下降法求函数最小值#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltdef_numerical_gradient_no_batch(f
虾米不打烊·2022-12-07 15:47

暴力拆解《Numerical Optimization》之信任域方法（下）——Dogleg（狗腿方法）

这一节，我们来介绍一下DogLeg方法。还记得模型函数吗：在Dogleg方法中，要求模型函数中的B必须是正定矩阵。至于为什么，先卖个关子，学完之后你自然就明白了。现在我们正式开始学习吧~：由于B是正定矩阵，那么，有前面几篇博客的介绍可知，在无约束条件下，模型函数的极值在点取到。那么，1.，那么，由上面的讨论可知。2.那么，当时，又该怎么办呢？当时，由于约束的存在，我们可以把中的二次项看做一个很小的
Fiona_ll·2022-12-05 21:03

演化计算笔记

遗传算法：（传统过程）一、解空间确定二、编码：二进制编码、实数向量编码三、初始化四、计算适应度值五、父体选择：轮盘赌六、遗传算子：杂交、变异技术细节：一、编码：（用自然的方式编码）数值优化时二进制好，TSP
lan_cyl·2022-12-04 13:09

案例：房价预测模型

除SalePrice，所有数据按照数值类型(numerical)和类别类型（category）分类。1.2缺失值处
pmzqpmh·2022-12-02 12:21

数值微分计算方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第六章一
Dropdrag·2022-12-01 11:35

数值梯度(Numerical Gradient)

数值梯度（NumericalGradient）数值梯度是对梯度的估计值，数值梯度在基于梯度下降的学习任务中可以用来检测计算梯度的代码是否正确，尽管当前而言各种autodiff框架早已保证了梯度的准确性，但是我就是想写你管我啊常见的数值梯度形式有以下两种，利用泰勒展式可以证明其精度Differencequotient1f(x+h)−f(x)h\dfrac{f(x+h)-f(x)}{h}hf(x+h)
luputo·2022-12-01 11:34

笔记2深度学习 梯度和梯度法

x0,x1)=x0的平方+x1的平方偏导数可以这样实现：deffunction_2(x):returnx[0]**2+x[1]**2#或者returnnp.sum(x**2)+梯度可以这样实现:def_numerical_gradi
march of Time·2022-11-29 08:52

【人工智能全栈学习】机器学习基础知识——线性回归与逻辑回归（看完就全懂了）

人工智能全栈学习系列课程三、线性回归四、逻辑回归(logisticregression)KL距离：散度上采样和下采样模型评测准确率和召回率ROC和AUC（一般在0.7~0.85）正则优化：正则项标准化数值优化贝叶斯公式扩展
一拳Marx·2022-11-29 07:03

python中np没有定义_【Python 库】NumPy 超详细教程（1）：NumPy 数组

系列文章地址文章目录Numpy是Python中科学计算的核心库，NumPy这个词来源于Numerical和Python两个单词。
weixin_39875192·2022-11-27 09:10

numpy库的一些解释

NumPy这个词来源于两个单词--Numerical[njuːˈmerɪkl]（数值;数值法;数值的;数字的）和Python。主要用来进行数值计算。
雕刻鏃风·2022-11-24 19:51

numpy有什么功能python_Numpy的介绍与基本使用方法

NumPy这个词来源于两个单词--Numerical和Python。它是Python生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
weixin_39624360·2022-11-23 21:18

曲线拟合的数值方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第五章一
Dropdrag·2022-11-20 21:22

插值与多项式逼近的数值计算方法——《数值计算方法》

系列总目录第一章误差序列实验第二章非线性方程f(x)=0求根的数值方法第三章CAD模型旋转和AX=B的数值方法第四章插值与多项式逼近的数值计算方法第五章曲线拟合的数值方法第六章数值微分计算方法第七章数值积分计算方法第八章数值优化方法第四章一
Dropdrag·2022-11-20 21:21

解析法求线性回归的最小二乘估计

我们希望学习一个最优的线性回归的模型参数w\pmbwww，使用经验风险最小化（也叫最小二乘法）来进行参数估计有两种方法可以求解参数：解析法和数值优化法，在此我们只描述解析法的求解风险函数：R(w)=12
默_silence·2022-11-20 20:59

Python Numpy基础教程

本文是一个关于Pythonnumpy的基础学习教程，其中，Python版本为Python3.x什么是NumpyNumpy=Numerical+Python，它是Python中科学计算的核心库，可以高效的处理多维数组的计算
嗨学编程·2022-11-20 05:53

Making a Difference to Differential Evolution

它们已成功地应用于许多真实世界的数值优化问题。社区搜索(NeighborhoodSearch)是支撑EP的主要策略，目前已经对不同的NS操作符(高斯随机数和柯西随机数)的特征进行了分析。
身影王座·2022-11-14 09:45

Self-adaptive Differential Evolution Algorithm for Numerical Optimization

0、论文背景本文在DE算法的基础上，提出了一种自适应的差分进化算法(SaDE)。其中学习策略的选择和两个控制参数F和CR不需要预先指定。QinAK,SuganthanPN.Self-adaptivedifferentialevolutionalgorithmfornumericaloptimization[C]//2005IEEEcongressonevolutionarycomputation.
身影王座·2022-11-09 09:42

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

CS231n-assignment3-Transformer_Captioning

Setupcell.importtime,os,jsonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromcs231n.gradient_checkimporteval_numerical_gradien
Esaka7·2022-11-03 18:46
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