无约束最优化

机器人中的数值优化（九）——拟牛顿方法（下）、BB方法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-06 20:37

机器学习笔记之最优化理论与方法(七)无约束优化问题——常用求解方法(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——基于无约束优化问题的常用求解方法[上]引言总体介绍回顾：线搜索下降算法收敛速度的衡量方式线性收敛范围高阶收敛范围二次终止性朴素算法：坐标轴交替下降法最速下降法(梯度下降法
静静的喝酒·2023-09-06 16:17

数据治理-数据管理成熟度评估

能力成熟度评估是一种基于能力成熟度模型框架的能力提升方案，描述了数据管理能力初始状态发展到最优化的过程。历史发展能力成熟度评估概念源于美国国防部为评估软件承包商而建立的标准。
世润·2023-09-06 09:38

检查

形式走动没人话，共产主义最优化。
沈姐说说·2023-09-06 09:23

一周好问题

第115篇1、智能家居如何最优化设置电源接口？如何布线？包括多场景环境融合摄像头，智能猫眼，智能窗帘，网管，智能音箱等等家居智能化自动化产品。2、如何做更美观更易用更环境友好的产品包装？
飞舞随笔记·2023-09-06 03:32

1.DP(动态规划)

一、DP定义动态规划是一种将问题实例分解为更小的、相似的子问题，并存储子问题的解而避免计算重复的子问题，以解决最优化问题的算法策略。
JarvisTH·2023-09-05 22:28

机器学习笔记之最优化理论与方法(六)无约束优化问题——最优性条件

机器学习笔记之最优化理论与方法——无约束优化问题[最优性条件]引言无约束优化问题无约束优化问题最优解的定义无约束优化问题的最优性条件无约束优化问题的充要条件无约束优化问题的必要条件无约束优化问题的充分条件引言本节将介绍无约束优化问题
静静的喝酒·2023-09-05 15:54

机器人中的数值优化（十一）——高斯牛顿法、LMF方法、Dogleg方法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-05 09:59

机器人中的数值优化（十）——线性共轭梯度法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-05 09:28

肖sir__设计测试用例方法之判定表06_（黑盒测试）

2）条件项（conditionentry）：列出针对它条件的取值（所有情况下的真假值）3）动作桩（actionstub）：列出问题规定可采取的动作（顺序无约束）。
多测师软件测试培训师肖sir·2023-09-05 09:04

新手不懂，老手不屑的信息流广告出价

对于广告主而言需要的是广告效果的最优化，简单说就是投资回报率最大化。但是对于流量方而言，他们需要的是流量变现最优化，即在最小程度上破坏用户体验的同时提高流量的
ADGEEKER·2023-09-05 07:39

python都有哪些好用的库？

SciPy：用于科学和工程计算的库，包括线性代数、最优化、信号处理等功能。Scikit-lea
软件架构师-叶秋·2023-09-05 06:29

转载自http://www.cnblogs.com/pinard/p/5970503.html---梯度下降讲解

梯度下降（GradientDescent）小结在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
_codedreamer·2023-09-04 22:49

机器人中的数值优化（八）——拟牛顿方法（上）

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 21:51

2022-09-26

《普通教育学》是赫尔巴特的代表著作《论教学过程最优化》是苏联教育家巴班斯基关于教学过程最优化理论的代表著作。影响人身心发展的因素。影响个
怪物人性放映机·2023-09-04 21:55

简单入门--无约束线性模型预测控制

简单入门--无约束模型预测控制一、模型预测控制是什么？
@尚码哥@·2023-09-04 18:15

机器人中的数值优化（十三）——QP二次规划

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 17:30

机器人中的数值优化（十二）——带约束优化问题简介、LP线性规划

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 17:29

机器人中的数值优化（七）——修正阻尼牛顿法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-04 17:57

线搜索准则

目录一，无约束可微优化问题的线搜索算法二，单调线搜索准则1，Armijo准则2，Goldstein准则3，Wolfe准则三，非单调线搜索准则1，Grippo准则2，ZhangHager准则四，收敛性分析
csuzhucong·2023-09-04 16:37

机器学习-凸优化理论-课堂笔记

一般的优化问题包括有约束和无约束两种，在这里我
yuanshuaipeng·2023-09-04 10:54

机器学习笔记之最优化理论与方法(三)凸集的简单认识(下)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸集的简单认识[下]引言回顾：基本定义——凸集关于保持集合凸性的运算仿射变换凸集基本性质：投影定理点与凸集的分离支撑超平面定理引言继续凸集的简单认识(上)进行介绍，本节将介绍凸集的基本性质以及相关定理
静静的喝酒·2023-09-04 10:53

关于凸优化与机器学习理解笔记

同时满足这两个限制条件的最优化问题成为凸优化问题，这类问题有个非常好的性质，那就是局部最优解一定是
淘尽黄沙后·2023-09-04 10:52

机器学习笔记之最优化理论与方法(五)凸优化问题(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸优化问题[上]引言凸优化问题的基本定义凸优化定义：示例凸优化与非凸优化问题的区分局部最优解即全局最优解凸优化问题的最优性条件几种特殊凸问题的最优性条件无约束凸优化等式约束凸优化非负约束凸优化引言本节将介绍凸优化问题
静静的喝酒·2023-09-04 10:22

人工智能术语翻译（六）

UglyDucklingTheorem丑小鸭定理Unbiased无偏UnbiasedEstimate无偏估计UnbiasedSampleVariance无偏样本方差UnconstrainedOptimization无约束优化
AI浩·2023-09-04 09:38

粒子群算法(PSO)优化的BP神经网络预测回归——附代码

3.粒子群算法结合BP神经网络（PSO-BP）4.程序运行结果5.本文Matlab代码摘要：BP神经网络是一种常见的多层前馈神经网络，本文通过粒子群算法(PSO)对BP神经网络的网络参数进行寻优，得到最优化的网络参数
神经网络与数学建模·2023-09-04 05:35

难么努力，还那么菜，你做错了什么？

使你表现最优化的做法是深度工作，不是浮浅工作。深度工作是少见的，但是价值很高。因为欲望是常态，而非个例。我们的意志力是有限的，它在使用的过程中会被不断消耗。
简效学社唐龙·2023-09-04 04:56

GA遗传算法

储备知识GA算法主要解决数学模型中最优化的搜索算法，是进化算法中的一种，基因算法借鉴了自然界基因的遗传的主要现象，分别为遗传，变异，自然选择，杂交等。GA算法参数GA算法的参数如下所示。
夏子期lal·2023-09-03 22:11

经管博士科研基础【12】包络定理

1.无约束条件下的包络定理函数在其极值点处对一个参数（参数不是自变量）取偏导数的结果，等价于这个函数对其参数取偏导数，再带入极值点的结果。
爱听雨声的北方汉·2023-09-03 07:21

最优化理论与方法1--理论基础

读书期间没有学习过最优化理论相关的课程，因工作需要了解，机缘巧合在B站上看到了上财崔雪婷老师的课程，听了一下讲的挺不错，在此结合网络资源记录一些笔记，供自己回顾使用。
Oxalate-c·2023-09-03 07:07

机器学习笔记之最优化理论与方法(四) 凸函数：定义与基本性质

机器学习笔记之最优化理论与方法——再回首：凸函数定义与基本性质引言凸函数的定义严格凸函数凸函数的推论：凹函数常见凸函数凸函数的基本性质几种保持函数凸性的运算凸集与凸函数之间的关联关系引言本节将介绍凸函数定义及其基本性质
静静的喝酒·2023-09-03 07:36

VSLAM（3）：最优化问题与优化问题的代码实现

目录一.最优化问题1.1SLAM状态估计问题的定义1.2最优化问题1.3迭代法解决最优化问题1.3.1梯度下降法1.3.2高斯牛顿法（Gassion-Newton）1.3.3阻尼牛顿法LM（Levenberge-Marquadt
聪明的笨小子·2023-09-03 01:27

机器人中的数值优化（三）—— 无约束最优化方法基础、线搜索准则

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-03 01:56

机器人中的数值优化（五）——信赖域方法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-03 01:25

机器人中的数值优化（六）—— 线搜索最速下降法

  本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考，主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值最优化方法》等，本系列文章篇数较多，不定期更新，上半部分介绍无约束优化
慕羽★·2023-09-03 01:24

时间复杂度 log n

不管你是计算机科班出身还是想有效解决最优化问题，如果想要用自己的知识解决实际问题，你都必须理解时间复杂度。先从简单直观的O(1)和O(n)复杂度说起。
小松加哲·2023-09-02 22:31

【机器学习】机器学习中的最优化算法总结

对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。
风度78·2023-09-02 07:47

大数据课程K16——Spark的梯度下降法

▲本章节目的⚪了解Spark的梯度下降法；⚪了解Spark的梯度下降法家族（BGD，SGD，MBGD）；⚪掌握Spark的MLlib实现SGD；一、梯度下降法概念1.概述求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时
伟雄·2023-09-02 01:17

FPGA时序分析与约束（1）——组合电路时序

我们在设计FPGA的时候往往是进行多方面性能的权衡来实现设计的最优化，在可实现的情况下，我们一般会期望处理速率越快越好，但是
apple_ttt·2023-09-01 22:39

【数值计算方法】导论

数值代数a.线性代数方程组求解（等价变换）b.矩阵特征值特征向量（相似变换）c.二次型（合同变换）2.数值逼近a.插值b.曲线拟合c.数值积分d.数值微分e.迭代法f.近似求解常微分方程3.数值优化a.最优化问题的建模
QomolangmaH·2023-09-01 05:14

最优化问题基本模型、算法基本思想优势不足

（1，线性规划问题的模型优点：有统一算法，任何线性规划问题都能求解，解决多变量最优决策的方法。缺点：对于数据的准确性要求高，只能对线性的问题进行规划约束，而且计算量大，有由线性规划演变的非线性规划法等等后续的方法弥补，但是计算量增加许多。（2，动态规划的模型优点：能够得到全局最优解，可以得到一族最优解，由于动态规划方法反映了动态过程演变的联系和特征，在计算时可以利用实际知识和经验提高求解效率。缺点
严定洲·2023-09-01 01:06

拉格朗日松弛与拉格朗日分解 lagrangian relaxation

目录1.拉格朗日松弛出发点2.拉格朗日松弛所属分类3.拉格朗日松弛3.1拉格朗日松弛（松弛全部，转化为无约束问题）3.2拉格朗日分解（只松弛部分约束）3.2.1简单可分离问题——满足可分离性3.2.2非可分离性问题
云湖在成长·2023-08-31 23:25

一文速学-让神经网络不再神秘，一天速学神经网络基础(五)-最优化

前言思索了很久到底要不要出深度学习内容，毕竟在数学建模专栏里边的机器学习内容还有一大半算法没有更新，很多坑都没有填满，而且现在深度学习的文章和学习课程都十分的多，我考虑了很久决定还是得出神经网络系列文章，不然如果以后数学建模竞赛或者是其他更优化模型如果用上了神经网络（比如利用LSTM进行时间序列模型预测），那么就更好向大家解释并且阐述原理了。但是深度学习的内容不是那么好掌握的，包含大量的数学理论知
fanstuck·2023-08-31 17:29

MPC模型预测控制器学习笔记（附程序）

老师发布的MPC系列视频教程的相关内容，文章中放的源码也是DR_CAN老师提供的程序示例，链接如下：  DR_CAN老师的视频教程链接（点击可跳转）  DR_CAN老师提供的程序示例（点击可跳转）  一、最优化控制与
慕羽★·2023-08-31 12:35

【AI】数学基础——最优化理论

从本质上讲，人工智能的目标就是最优化，在复杂环境中与多体交互中做出最优决策。
AmosTian·2023-08-31 09:43

看天上云卷云舒

秋天的天空始终那么美丽，早晨我懒洋洋的从床上坐起来，却发现窗外的天空美到了极点，窗外的天空万里无云，阳光直射从天空跳下来，毫无约束地射到大地。
赵张博文·2023-08-31 08:32

机器学习笔记之最优化理论与方法(一)最优化问题概述

机器学习笔记之最优化理论与方法——最优化问题概述引言什么是最优化问题最优化问题的基本形式最优化问题的分类各分类最优化问题的数学表达约束优化VS无约束优化线性规划VS非线性规划连续优化VS离散优化单目标优化
静静的喝酒·2023-08-31 07:36

机器学习笔记之最优化理论与方法(二)凸集的简单认识(上)

机器学习笔记之最优化理论与方法——凸集的简单认识[上]引言凸优化问题与凸集合凸函数的关系凸优化问题简单示例凸集的简单示例基本定义：凸集关于凸集性质的等价条件，凸组合，凸包常见凸集引言本节将介绍关于凸集的基本信息
静静的喝酒·2023-08-31 07:32

联邦学习FedAvg-基于去中心化数据的深度网络高效通信学习

机器学习技术的发展过程中面临两大挑战：一是数据安全难以得到保障，隐私泄露问题亟待解决；二是网络安全隔离和行业隐私，不同行业部门之间存在数据壁垒，导致数据形成“孤岛”无法安全共享，而仅凭各部门独立数据训练的机器学习模型性能无法达到全局最优化
山科智能信息处理实验室·2023-08-31 05:56

机器学习

数学知识主要是需要了解到有关于高数的极限、求导、梯度的概念及其求法，以及一些关于求最优化的知识。还需要了解到线性代数的内容，包括各种矩阵的各种运算方式，更为重要的的是如何求矩阵向量的梯度，导数。
月过不了头·2023-08-31 01:33
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