无约束

Decision Tree决策树练习题

如果训练集有100万个实例，训练决策树（无约束）大致的深度是多少？答：一个包含m个叶节点的均衡二叉树的深度等于log2（m）的四舍五入。
北风扬尘尘飞扬·2020-08-07 21:07

约束规划——拉格朗日乘数法

LagrangeMultiplierMethod）是一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题
snowdroptulip·2020-08-07 18:10

数学建模常用Matlab/Lingo/c代码总结系列——参数估计

fminsearch用来求解多维无约束的非线性优化问题，它的基本形式是：[X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT]=FMINSEARCH(FUN,X0,OPTIONS).大段的Matlab帮助文档我就不翻
iteye_2449·2020-08-07 14:52

机器学习---最大熵模型（MEM）小结

最大熵模型1.信息论知识1.1信息熵的概念1.2.条件熵1.3相对熵1.4互信息1.5几个量之间的关系2.无约束条件3.最大熵原理3.1构造约束条件3.2求解概率分布1.信息论知识  这里就照搬我写的一篇关于决策树的内容了
Cyril_KI·2020-08-05 21:19

3D建模学习需要使用Zbrush软件，对电脑配置的要求是什么？

ZBrush软件是世界上第一个让艺术家感到无约束自由创作的3D设计工具!
次世代3D游戏建模·2020-08-05 18:46

花书训练营【第二期】

开营仪式，认识群内的小伙伴深度输出活动.docx看开营仪式，了解学习模式.docx01第一周线性代数伪逆矩阵最小二乘.mp4矩阵对角化以及SVD分解.mp4资料下载.doc02第一周：概率与信息伦，数值计算无约束最优化
xuan2717·2020-08-05 04:31

拉格朗日乘子法（Lagrange multiplier）

问题提出已知函数z=f(x,y)(本文假设它是凸函数，三维空间想象成抛物体，局部极值就是全域唯一极值)，现在要求minf(x,y)只需求解方程组：⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪∂f∂x=0∂f∂y=0上述为无约束问题。
小9·2020-08-04 10:08

真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值：。如果问题是maxf(x)也可以通过取反转化为求最小值min−f(x)，这个是一个习惯。对于这类问题在高中就学过怎么做。
zerozzl01·2020-08-04 09:31

拉格朗日乘子法和KKT条件

目录1无约束优化2约束优化定义3等式约束4不等式约束4.1极小值点落在可行域内（不包含边界）4.2极小值点落在可行域外（包含边界）4.3总结4.4KKT条件5约束优化总结6优化问题的总结1无约束优化对于无约束优化问题中
意念回复·2020-08-04 06:17

带约束优化问题 拉格朗日 对偶问题 KKT条件

ask.julyedu.com/question/276咨询：带约束优化问题拉格朗日对偶问题KKT条件关注|22...咨询下各位，在机器学习相关内容中，每次看到带约束优化问题，总是看到先用拉格朗日函数变成无约束问题
weixin_34234721·2020-08-04 05:34

真正理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值：$$min\quadf(x)$$如果问题是$max\quadf(x)$也可以通过取反转化为求最小值$min\quad-f(x)$，这个是一个习惯
weixin_34009794·2020-08-04 05:54

拉格朗日乘子法 - KKT条件 - 对偶问题

对于无约束优化问题：\(\min\limits_\boldsymbol{x}f(\boldsymbol{x})\)(本篇为形式统一，只考虑极小化问题)，一般可直接求导并用梯度下降或牛顿法迭代求得最优值
9栋108·2020-08-04 04:25

【机器学习之数学】03 有约束的非线性优化问题——拉格朗日乘子法、KKT条件、投影法...

目录1将有约束问题转化为无约束问题1.1拉格朗日法1.1.1KKT条件1.1.2拉格朗日法更新方程1.1.3凸优化问题下的拉格朗日法1.2罚函数法2对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下2.1投影法
weixin_30606669·2020-08-04 04:26

约束最优化方法之最优性条件

等式约束最优化条件不等式约束最优化条件几何最优性条件FritzJohn条件KuhnTucker条件一般性约束最优性条件前面几篇博客主要讲了无约束最优化问题的一些求解方法。
JasonQ_NEU·2020-08-04 02:20

约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件

拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解。无
Kal-iL·2020-08-04 02:14

拉格朗日乘子法与KKT条件解决优化问题

通常需要解决的优化问题有三类：1.无约束的优化问题minf(x)求取f(x)的导数使其为零，求解出候选值，在其中验证选择出最优值，就是高中常用的方法。
silence_winds·2020-08-04 01:27

最优化方法：六、约束最优化方法

-北京：高等教育出版社,2007.7(2013.7重印)前面我们已经讨论无约束问题的最优化方法，但实际碰到的问题常常是存在约束的。一般的约束最优化问题的数学模型为：minf(X)s.t.
寂风如雪·2020-08-03 23:21

凸优化学习-（二十六）无约束优化算法——牛顿法、拟牛顿法及无约束算法总结

凸优化学习学习笔记一、牛顿法（Newton’smethod\text{Newton'smethod}Newton’smethod）1.推导在最速下降法中，我们的方向：dk=arg⁡min⁡v{f(xk+v)∣∥v∥=1}d^k=\arg\min_v\lbracef(x^k+v)\big|\|v\|=1\rbracedk=argvmin{f(xk+v)∣∣∥v∥=1}其中我们是对f(xk+v)f(x
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

凸优化学习-（二十五）无约束优化算法——最速下降法

凸优化学习最速下降法实为最陡下降法，收敛性质类似于梯度下降法。学习笔记一、最速下降法定义一个和xkx^kxk同维度的向量vvv，那么有：min⁡xf(x)⇔Repeatmin⁡vf(xk+v)\min_xf(x)\Leftrightarrow\text{Repeat}\min_vf(x^k+v)xminf(x)⇔Repeatvminf(xk+v)就是一个全局分解为每一步，我们都要寻找一个向量vvv
明远湖边的秃头·2020-08-03 23:44

【数学】约束优化方法：拉格朗日乘子法 与 KKT条件

无约束
西域狂猪·2020-08-03 23:05

SVM为什么能够求解对偶问题，求解对偶问题为什么和原问题一样？为什么要求解对偶问题？svm的公式是什么？如果线性不可分怎么办？

求解更高效，因为只用求解比例系数a，而比例系数a只有支持向量才为非0，其他全为0.若约束条件比较复杂，则很难求解，因此我们希望把带约束的优化问题转化为无约束的优化问题。线性
alanjia163·2020-08-03 22:40

图解机器学习-l2约束的最小二乘学习法-matlab源码

拉格朗日对偶问题：原始问题：在约束条件下求引入拉格朗日函数：称为拉格朗日乘子约束条件下的最大值：原问题的等价描述为：在约束条件下求设计对偶函数为了使问题变为等价无约束，然后用KKT求解原始问题最小值即对偶问题最大值取最大化使其与原始问题临界值对接因为有即
godli_one·2020-08-03 21:14

拉格朗日乘子法、对偶、KTT

拉格朗日乘子法、对偶、KTT一般情况下，最优化问题分为三类一、无约束条件下的最优化问题这种最优化问题比较简单，直接求导为0就可以得到。二、等式约束下的最优化问题即除了目标函数之外，还有一些约束条件。
SunWenzh·2020-08-03 20:42

拉格朗日乘数法（等式约束和不等式约束）及KKT条件

对于无约束最优化问题，有很多经典的求解方法，参见无约束最优化方法。拉格朗日乘子法先来看拉格朗日乘子法是什么，再讲为什么。minf(
Modozil·2020-08-03 20:24

拉格朗日乘子法和KKT条件

https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html感谢作者PilgrimHui，讲解的很清楚拉格朗日乘子法和KKT条件0前言上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和
夏未眠秋风起·2020-08-03 20:03

数学建模笔记（三）非线性规划和多目标优化

非线性规划和多目标优化非线性规划概念和理论非线性规划问题的数学模型有约束非线性规划的求解凸规划一个简单的非线性规划模型二次规划模型多目标规划问题数学建模笔记（三）非线性规划和多目标优化非线性规划概念和理论非线性规划问题的数学模型有约束非线性规划的求解常见的处理思路是：可能的话将非线性问题转化为线性问题，将约束问题转化为无约束问题
lzrrrrr·2020-08-03 19:28

一文搞懂拉格朗日乘子法和KKT条件

首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值：minf(x)minf(x) 如果问题是maxf(x)maxf(x)也可以通过取反转化为求最小值min−f(x)min−f(x)，这个是一个习惯
Hi_Jankim·2020-08-03 18:14

矩阵论笔记：约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件

约束优化方法之拉格朗日乘子法与KKT条件文章目录一、无约束优化二、等式约束优化三、不等式约束优化四、参考文献在约束最优化问题中，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值
小张爱学习!·2020-08-03 14:13

最优化方法三：等式约束优化、不等式约束优化、拉格朗日乘子法证明、KKT条件

1、消元法通过等式约束条件消去一个变量，得到其他变量关于该变量的表达式代入目标函数，转化为无约束的极值求解问题，具体过程如下：得到无约束的极值问题即可通过：一阶导数=0求驻点，Hession矩阵判定极值点
共和国之辉·2020-08-03 13:46

凸优化理论——无约束最优化方法 + Lagrange multipliers + KKT conditions

只是mark一下优秀的博客~转自华夏35度的无约束最优化方法及拉格朗日乘子法和KKT条件。几个重要概念：梯度：方向与等值面垂直，并且指向函数值提升的方向。
Aewil·2020-08-03 12:18

Lagrange函数，对偶问题，KKT条件

1.原始问题约束最优化问题的原始问题：约束最优化问题转化为无约束最优化问题：广义拉格朗日函数（generalizedLagrangefunction）:是是拉格朗日乘子特别要求：原始问题的描述等价为：这个地方如下理解
萤火虫之暮·2020-08-03 11:52

拉格朗日乘子法 & KKT条件

目录1.拉格朗日乘子法用于最优化的原因2.最优化问题三种情况2.1无约束条件2.2等式约束条件：拉格朗日乘子法2.3不等式约束条件：KKT3.Lagrange对偶函数3.1对偶函数与原问题的关系3.2Lagrange
满腹的小不甘·2020-08-03 11:11

【数学理论】最优化问题:拉格朗日乘子法、KKT条件以及对偶问题

下面是一个最优化问题的一个简单概述：求解f(x)f(x)f(x)最小值时的x∗x^*x∗，即：min⁡xf(x)\mathop{\min}\limits_xf(x)xminf(x)无约束时，可通过求导的方式解决
菊子皮·2020-08-03 10:05

Lagrange Multiplier and KKT(Karush-Kuhn-Tucker)

最优化问题可以分为以下3类：（i）无约束优化问题，比如说求解f(X)的最小值，公
lixiangfei121·2020-08-03 10:14

线性规划的K-T条件

百度文库好文相关概念数学规划——无约束非线性规划/约束非线性规划；下降方向、可行方向、下降可行方向；可行解、可行域边界、有效约束、无效约束；局部极小值的性质：若ｘ*是极小值点，则不存在向量D，使得：Δf
hfdwdjl·2020-08-03 10:30

机器学习系列 08：深入理解拉格朗日乘子法、KKT 条件和拉格朗日对偶性

一、最优化问题  最优化问题通常分为无约束问题、等式约束问题和不等式约束问题。下面我们将介绍对这些问题如何求解。
空杯的境界·2020-08-03 10:45

拉格朗日乘子法和KKT条件

对于无约束最优化问题，有很多经典的求解方法，参见无约束最优化方法。拉格朗日乘子法转换为系数λi称为拉格朗日乘子。下面看一下wiki
orisun·2020-08-03 09:19

多维无约束优化算法

文章目录最速下降法基本思想分析算法步骤特点牛顿法基本思想分析算法步骤特点拟牛顿法特点阻尼牛顿法基本思想分析算法步骤特点共轭方向法基本思想分析算法步骤共轭梯度法基本思想算法步骤note变尺度法（DFP）基本思想DFP算法BFGS算法算法流程特点小结在没有任何限制条件下寻求目标函数的极小点：min⁡x∈Rnf(x)\displaystyle\min_{x\inR^n}f(x)x∈Rnminf(x)求解
小龙女的迷弟·2020-08-03 08:30

支持向量机(SVM)的约束和无约束优化、理论和实现

http://blog.itpub.net/29829936/viewspace-2636249/2019-02-1621:59:23优化是机器学习领域最有趣的主题之一。我们日常生活中遇到的大多数问题都是通过数值优化方法解决的。在这篇文章中，让我们研究一些基本的数值优化算法，以找到任意给定函数(这对于凸函数最有效)的局部最优解。让我们从简单的凸函数开始，其中局部和全局最小值是相同的，然后转向具有多
喜欢打酱油的老鸟·2020-08-03 07:19

机器学习之支持向量机SVM（二）

打卡，7月1号之前完成~文章目录一、SMO算法的最优化问题分析1.无约束下的二次规划问题的极值2.约束条件下的可行域问题二、两个变量的选择问题1.第一个变量的选择问题2.第二个变量的选择问题三.简易版的
Zhang Hongbo2019·2020-08-03 07:31

Kerberos中继攻击：滥用无约束委派（下）

示例1：使用计算机帐户和SpoolService漏洞获取DC同步权限在第一种情况下，我们将滥用我的internal.corp实验室域中的计算机帐户的无约束委派权限。
systemino·2020-08-03 04:46

机器学习面试SVM常见问题汇总

1.简单介绍SVM（详细原理）（回答的思路：从分类平面，到求两类间的最大间隔，到转化为求间隔分之一，等优化问题，然后就是优化问题的解决办法，首先是用拉格拉日乘子把约束优化转化为无约束优化，对各个变量求导令其为零
文达（初学者）·2020-08-03 03:17

KKT(Karush-Kuhn-Tucher)条件理解

1、对于无约束问题(unconstrainedminimization):1)一阶必要条件为：2)二阶必要条件为：即Hessian半正定2、等式约束问题(Equalityconstraints):原问题为
我们敬爱的老豆·2020-08-03 02:51

机器学习笔记_ 数值最优化_3：KKT条件

设x∗是非线性规划的局部最小点，目标函数f(x)在x∗可微，约束方程(g(x))在x∗处可微，连续；则X*点不存在可行下降方向(因为已经是局部最小点了)若极小值点在内部，则无约束问题，直接拉格朗日乘子法若极小值在边界上
LandscapeMi·2020-08-03 02:39

顺序最小优化算法(SMO)

在此之前，我们先了解一下坐标上升算法1.坐标上升算法如何解决下面的这个无约束优化问题：maxαW(α1,α2,…,αm).W是以αi为变量的函数，我们用一种称为“坐标上升”的算法来求解它：Loopuntilconvergence
y小川·2020-08-02 23:40

深入理解拉格朗日乘子法和 KKT 条件

首先从无约束的优化问题讲起，一般就是要使一个表达式取到最小值：minf(x)minf(x)    如果问题是maxf(x)maxf(x)也可以通过取反转化为求最小值min−f(x)min−f(x)，这个是一个习惯
Murray_·2020-08-02 22:40

数学建模集训知识大纲

层次分析法主成分分析法模糊综合评价法聚类分析法秩和比法人工神经网络熵权法灰色关联度分析预测算法插值拟合回归模型预测灰色预测GM时间序列神经网络统计分析方差分析回归分析多元统计分析分类问题假设检验（非参数）聚类最优化方法常用算法无约束优化有约束优化二次规划一般有约束非线性规划计算机算法动态规划回
SinclairWang·2020-08-02 20:12

最优化课堂笔记04：非线性规划（考点4-5例题）

目录4.1多元函数的泰勒展开4.2方向导数与梯度4.2.1方向导数n元函数在点沿特定方向的方向导数4.2.2梯度4.3二次函数及正定矩阵4.4凸函数与凸规划4.4.1凸函数4.4.2凸规划4.4无约束优化问题的极值条件
有情怀的机械男·2020-08-02 13:15

Newton's method and Quasi Newton method牛顿法与拟牛顿法

WelcomeToMyBlog牛顿法和拟牛顿法是求解无约束最优化问题的常用方法,优点是收敛速度快.牛顿法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的Hessian矩阵的逆矩阵,矩阵的逆运算很耗时.拟牛顿法通过正定矩阵近似
LittleSasuke·2020-08-01 13:02

无约束补偿器的特点

无约束型补偿器内的波纹管采用单层、双层或多层U型波，波纹管和导流管套材料为1Cr18Ni9Ti等奥氏体不锈钢，其它材料为低碳钢或低合金钢。
巩义弘盛管道·2020-08-01 10:24
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