数值优化(Numerical 第6页

NumPy 超详细教程（1）：NumPy 数组

NumPy最详细教程（1）：NumPy数组NumPy超详细教程（2）：数据类型NumPy超详细教程（3）：ndarray的内部机理及高级迭代Numpy是Python中科学计算的核心库，NumPy这个词来源于Numerical

weixin_33701251·2020-07-08 15:39

【深度学习】常见优化算法

本文介绍常见的一阶数值优化算法，这些方法在现代神经网络框架(tensorflow,caffe,torch)中已经是标准配置。问题设系统参数为ω。对于样本i，其代价函数为Qi(ω)。

shenxiaolu1984·2020-07-08 05:46

非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)

1非线性规划非线性规划（一）：定义与数值优化方法(梯度法、牛顿法、拟牛顿法、变尺度法)非线性规划（二）:Matlab求解约束极值问题目录1非线性规划1.1非线性规划的实例与定义非线性规划的构成要素1.2

wamg潇潇·2020-07-07 21:40

最优化方法总结：公式解、数值优化、求解思想

机器学习的目标是给出一个模型（一般是映射函数），然后定义对这个模型好坏的评价函数（目标函数），求解目标函数的极大值或者极小值，以确定模型的参数，从而得到我们想要的模型。在这三个关键步骤（定义模型，目标函数，求解极值）中，前两个是机器学习要研究的问题，建立数学模型。第三个问题是纯数学问题，即最优化方法。机器学习要求解的数学模型1.有监督学习：目标函数的极值对于有监督学习，我们要找到一个最佳的映射函数

姬香·2020-07-07 19:03

量子计算机编程原理简介和机器学习

传统计算机需要大量穷举试算才能求解的数值优化问题，在量子计算机中利用量子的物理特性可以瞬间求解。这种数值优

lizhengjava·2020-07-07 14:45

scipy.optimize.minimize 的优化算法(1): Nelder–Mead Simplex

Nelder–MeadSimplexAlgorithmReference:http://home.agh.edu.pl/~pba/pdfdoc/Numerical_Optimization.pdfhttps

qilin2016·2020-07-06 12:41

Apollo 算法阅读之Public Road轨迹规划算法--路径规划

路径规划其实已经发展很多年，从早期的机器人到现在的无人驾驶，主要的方法包括采样法，图搜索法，数值优化法等，具体可以查阅相关文献阅读。本篇文章主要讲述apollo轨迹规划模块里面的路径规划，有时间再更新

同学醒醒放学了·2020-07-06 03:17

『机器学习笔记』GBDT原理-Gradient Boosting Decision Tree

1.背景1.1GradientBoosting1.2提升树-boostingtree回归问题提升树算法2GradientBoostingDecisionTree2.1函数空间的数值优化2.2算法Shrinkage

立刻有·2020-07-05 11:03

Numerical Sequence (hard version)(二分/分段打表)

E2.NumericalSequence(hardversion)题意：一串数112123123412345…112123123412345\dots112123123412345…;显有q(500)q(500)q(500)个询问，每个询问一个k(1e18)k(1e18)k(1e18),求该串数第kkk位是什么数字。题解1(二分)：分析一下这串数，设ssum[i]ssum[i]ssum[i]为该数

IQ^QI·2020-07-05 08:22

20190716——numpy的优势

numpy介绍numerical(数值化的)+pythonnumpy是一个开源的python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组ndarrayn-任意d-dimension维度array-数组先将数据存储与

宫城诗·2020-07-05 06:35

ubuntu19.10 torch7 环境安装教程

下面是一些核心特点：具有强大的N维数组用于索引，切片，转置很多的方法LuaJIT和C的很多接口线性代数方法神经网络和基于能量的模型数值优化

Mobtgzhang·2020-07-04 09:42

Numpy入门教程：练习作业03

NumPy这个词来源于两个单词–Numerical和Python。

老马的程序人生·2020-07-02 20:08

python数据结构与算法 26 动态规划

动态规划很多程序的目的在数值优化。象计算两地之间的最短距离，一个点集的最佳拟合曲线，符合某些条件的最小集合等。这些问题有很多的求解方法，本节的目标就是向你展示不同的问题解决策略。

杀了这个男孩·2020-07-02 14:34

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-信赖域方法

信赖域方法和线搜索类似都是迭代方法，与其不同的是，每次迭代时，在一个选定的可信赖区域内，选择当前迭代点的近似模型mk，然后计算最优步长；如果步长不合适，可以对区域进行缩放。该小结主要介绍：信赖域方法的基本形式求解信赖域的基础方法信赖域方法的收敛性和收敛速度信赖域方法的扩展信赖域方法的基本形式在信赖域方法中，可信赖的区域（Region）的选择很重要，一般都会根据上一步结果进行动态变化；如果上一步太大

下一步·2020-07-01 23:06

【论文解读 ICLR 2020】Differentiable Learning of Numerical Rules in Knowledge Graphs

论文题目：Differentiablelearningofnumericalrulesinknowledgegraphs论文来源：ICLR2020CMU,BoschCenterforAI论文链接：https://openreview.net/forum?id=rJleKgrKwS关键词：知识图谱，数值规则，规则的学习（抽取），知识推理文章目录1摘要2引言3相关工作4一些定义与准备工作5使用数值特征

byn12345·2020-07-01 19:59

【Numerical Optimization】1 基础引入（Jorge Nocedal 学习笔记）

由于专业方面需要用到各种数值优化的算法，所以最近在学习JorgeNocedal的《NumericalOptimization》。

Gotham_·2020-07-01 09:11

神经网络激活函数的作用、类型、设计原则

可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数。(2)激活函数及其导函数要尽可能的简单，有利于提高网络计算效率。

愤逗·2020-07-01 06:49

入门神经网络优化算法（一）：Gradient Descent，Momentum，Nesterov accelerated gradient

梯度下降法是神经网络求解优化中最常用的一类算法（实际上是在数值优化方法里的一种常用

大饼博士X·2020-06-29 23:02

超参数的调优（lightgbm)

实践部分贝叶斯优化问题有四个组成部分：目标函数：我们想要最小化的对象，这里指带超参数的机器学习模型的验证误差域空间：待搜索的超参数值优化算法：构造代理模型和选择

CristinaM·2020-06-29 09:10

共轭梯度

共轭梯度标签（空格分隔）：数值优化线性代数这篇文章最早是在作业部落写的，但是没什么人访问，所以这里补录一下本文介绍和总结共轭梯度(conjugategradient)算法的如下内容：共轭梯度算法的背景和由来梯度算法的几何理解和共轭梯度算法的流程基于

pp菌·2020-06-28 19:23

Note of Numerical Optimization Ch.3

目录NumericalOptimizationCh.3LineSearchMethodsStepLengthConvergenceofLineSearchMethodsRateofConvergenceNewton’sMethodwithHessianModificationStep-LengthSelectionAlgorithmsNumericalOptimizationCh.3Thisisa

weixin_30553065·2020-06-27 21:10

利用神经网络求解微分方程

前言最近在学习数值优化方面的问题，参考的资料为《数值最优化方法》，北大出版社的，高立编著，这是我们班的一个大佬推荐的。

Rauchy·2020-06-27 14:30

斯坦福CS224N_自然语言处理NLP深度学习DL课程笔记（一）

教授说，我们的传统机器学习技术，其实主要是在做数值优化的问题。人为设计的特征具有如下缺点：over

sjz_hahalala479·2020-06-26 12:02

Numerical Optimization和Convex optimization 两本书的选择?

NumericalOptimization和Convexoptimization两本书的选择?-知乎https://www.zhihu.com/question/49689245NumericalOptimization和Convexoptimization两本书的选择?关注问题写回答数学计算机技术优化凸优化数值计算NumericalOptimization和Convexoptimization两

shengfang05·2020-06-26 09:47

The CMA（Covariance matrix Adaptation） Evolution Strategy

CMA是一种随机的，不需要计算梯度的数值优化算法。主要用来解决非线性、非凸的优化问题，属于进化算法的一类，具有随机性。

超级替补·2020-06-26 06:57

新型肺炎确诊人数趋势拟合，兼谈数值优化方法

robot_learner·2020-06-26 06:27

Python教程：Numpy的安装

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。

Python-Jack·2020-06-24 21:57

JavaScript 转换数字为整数的方法

本文将会列举并说明JavaScript把一个number（或者numerical的对象）转换成一个整数相关方法。

netcy·2020-06-24 17:11

最优化算法总结

目录总结图片：1、精确求解（公式求解）2数值优化算法2.1梯度下降法2.1.1动量项2.1.2自适应学习率法AdaGradRMSPropAdaDeltaAdam随机梯度下降2.2牛顿法3分治法3.1坐标下降法

大羚羊·2020-06-24 11:25

3.Some Simple Numerical Programs

SimpleAlgorithm1.ExhaustiveEnumeration-thewhileloopWheneveryouwritealoop,youshouldthinkaboutanappropriatedecrementingfunction.Thisisafunctionthathasthefollowingproperties:Itmapsasetofprogramvariablesi

诵成读书·2020-06-23 23:11

数值优化：最速下降法+armijo 求rosenbrock多维函数

计算3700多次求的最优解importnumpyasnpdefcal_rosenbrock(x):#计算rosenbrock函数的值returnsum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**2.0)defrosen_der(x):xm=x[1:-1]xm_m1=x[:-2]xm_p1=x[2:]der=np.zeros_like(x)der[1:-1

hanzy88·2020-06-23 12:11

数值优化：牛顿法+armijo 求rosenbrock多维函数

计算231次求的最优解#Rosenbrock_f.pyimportnumpyasnpdefcal_rosenbrock(x):#计算rosenbrock函数的值returnsum(100.0*(x[1:]-x[:-1]**2.0)**2.0+(1-x[:-1])**2.0)defrosen_der(x):xm=x[1:-1]xm_m1=x[:-2]xm_p1=x[2:]der=np.zeros_l

hanzy88·2020-06-23 12:11

Numpy入门教程：练习作业02

NumPy这个词来源于两个单词–Numerical和Python。

老马的程序人生·2020-06-21 23:19

机器学习-特征工程

属性的分类：标称属性（nominalattribute）二元属性（binaryattribute）序数属性（ordinalattribute）---常量表中的某个值数值属性（numerical

Ginger_Wu·2020-06-21 20:40

课程作业记录9：基于CNN的手写数字识别的测试函数/Matlab仿真

%本函数功能为：%通过改变batchsizes数值优化错误率%类推

山叽叽真的不会写·2020-06-21 18:13

神经网络常用激活函数

神经网络常用激活函数激活函数：激活函数在神经元中很重要，通常为了增强网络的表示能力和学习能力，激活函数需要具备的性质如下:\qquad（1）连续可导（但也允许少数点上不可导）的非线性函数，其中，可导的激活函数可以直接利用数值优化的方法来学习网络参数

AIHUBEI·2020-06-21 16:53

Python机器学习（六十二）SciPy 优化

SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算法，一些经典的优化算法包括线性回归、函数极值和根的求解以及确定两函数交点的坐标等。

大码王·2020-06-20 22:00

matlab解决无约束优化问题

范数无约束优化算法在数值优化中，一般采用迭代法求解无约束优化问题，所用到算法大致可分为：线搜索方法，信赖域方法，最小二乘问题的Gauss-Newton法、L-M方法。其中线搜

Oh?Geostatistics…·2020-06-06 21:21

[CF1216E] Numerical Sequence hard version

题目Theonlydifferencebetweentheeasyandthehardversionsisthemaximumvalueofk.Youaregivenaninfinitesequenceofform"112123123412345…"whichconsistofblocksofallconsecutivepositiveintegerswrittenoneafteranother.

Vocanda·2020-04-28 15:00

[CF1216E] Numerical Sequence

题目（直接上简陋翻译中文版了……）有一个无限长的数字序列，其组成为1121231……12……n……，即重复的1~1,1~2……1~n，给你一个\(k\)，求第\(k\)个数字是什么。解说easyversion其实这个题是有两个版本的，easyversion和hardversion，前者\(k=k\)），即为在数组\(b\)中的索引\(y\)(注意\(b\)数组的定义，\(b[y]\)表示数字1~y

DarthVictor·2020-04-27 18:00

Python 数据可视化分析（二）

码农米格·2020-04-18 00:45

Numerical-Analysis Homework

1.Newtoniterationpythondeff(x):return6*x**5-5*x**4-4*x**3+3*x**2defdf(x):return30*x**4-20*x**3-12*x**2+6*xdefdx(f,x):returnabs(0-f(x))defnewtons_method(f,df,x0,e):delta=dx(f,x0)whiledelta>e:x0=x0-f(x0

Co_zy·2020-04-01 08:40

Data Pre_process

Analysingvariables1.variablenames2.variables'type(numerical/categorical)3.variables'segment4.expectation

馬走日·2020-03-14 19:25

封闭解(Closed-form solution)、解析解(Analytical solution)、数值解(Numerical solution) 释义

转自俞夕的博客。（侵删）解析解解析解(Analyticalsolution)就是根据严格的公式推导，给出任意的自变量就可以求出其因变量，也就是问题的解，然后可以利用这些公式计算相应的问题。所谓的解析解是一种包含分式、三角函数、指数、对数甚至无限级数等基本函数的解的形式。用来求得解析解的方法称为解析法(Analyticaltechniques)，解析法即是常见的微积分技巧，例如分离变量法等。封闭解解

klory·2020-02-29 18:49

2019-01-17 青萍之末14李健豪 R学习第四天

R的语法按由小到大的概念介绍吧（只是我目前知道的绝对不全面）在R里的基本元素numerical和character包括vector不过目前好像我

青萍之末2333·2020-02-23 07:11

机器学习

Softmax函数数值大小对Softmax函数预测结果的影响一位有效编码交叉熵方法计算预测值与实际值的距离Logistic多项式回归法如何确定W，b：使正确分类距离小，错误分类距离大罚函数将机器学习问题转化为数值优化问题梯度下降法寻找最优解方法的好坏标准化处理图片像素的基础数据寻找好的初始化值

山天大畜·2020-02-19 06:22

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。P

tomjoy·2020-01-15 20:00

Python进化算法工具箱的使用（三）用进化算法优化SVM参数

前言自从上两篇博客详细讲解了Python遗传和进化算法工具箱及其在带约束的单目标函数值优化中的应用以及利用遗传算法求解有向图的最短路径之后，我经过不断学习工具箱的官方文档以及对源码的研究，更加掌握如何利用遗传算法求解更多有趣的问题了

Strong_wind·2020-01-15 16:51

机器学习英语词汇--2

compensate弥补priorknowledge先验知识constitute构成breadth宽度assumptions假设stationarity平稳性relevance关联spreadsheet电子表格numerical

der360_com·2020-01-08 02:56

币威项目周报第三十六期

结合上期游戏，总结本次合作的经验和不足以及用户提供的建议反馈，本周为悦叻娱乐提供数值优化、功能改进建议，约下周一（10月15日）正式上线第二期游戏--乐透三国之赤壁之战！

币威·2019-12-28 03:01

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