无约束第15页

基于导数的优化方法

使用导数的优化方法下面介绍的优化方法都是针对无约束优化问题的。

xmu_rq·2020-07-31 22:45

DL之DNN优化技术：神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略

神经网络算法简介之GD/SGD算法的简介、代码实现、代码调参之详细攻略目录GD算法的简介GD/SGD算法的代码实现1、Matlab编程实现GD算法的改进算法GD算法中的超参数GD算法的简介GD算法，是求解非线性无约束优化问题的基本方法

一个处女座的程序猿·2020-07-30 20:54

计算机视觉标准数据集整理—人脸识别/检测数据集

LFW人脸识别数据集无约束自然场景人脸识别数据集，该数据集由13000多张全世界知名人士互联网自然场景不同朝向、表情和光照环境人脸图片组成，共有5000多人，其中有1680人有2张或2张以上人脸图片。

Winni有魅力·2020-07-30 05:59

最优化理论与方法（袁亚湘孙文瑜）笔记（一）

特别地，约束集X=Rn,则最优化问题成为无约束最优化问题：对于约束最优化问题通常写为这里，E和I分别是等式约

Mathilda91·2020-07-30 03:26

线性回归（机器学习4）

最速下降法是求解无约束优化问题最简单和最古老的方法之一，虽然现已不具有实用性，但是许多有效算法都是以它为基础进行改进和修正而得到的。

小火伴·2020-07-30 02:16

至道学宫《白云先生:被资本击沉的大明王朝》

图片发自App图丨海权柱石，大明宝船一、大明改制，伟大的总设计师明太祖朱元璋在称帝之前，明太祖已经十分深刻的认识到，蒙元之所以这么快亡国，是因为它的无政府统治，对资本的无约束状态。

至道学宫专栏·2020-07-30 02:56

最优化方法-最速下降法及MATLAB实现

实现基本思想公式推导算法步骤具体练习及程序实现输入及输出基本思想最速下降法是用负梯度方向：dk=−∥∇f(xk)∥d_{k}=-\lVert\nablaf(x_{k})\rVertdk=−∥∇f(xk)∥作为搜索方向(因此也称为梯度法)来解决无约束优化问题

Yuan..·2020-07-29 22:07

通俗易懂！视觉slam第八部分——李群，李代数

通过李群——李代数间的转换关系，我们希望把位姿估计变成无约束的优化问

满天星._·2020-07-29 22:29

职场解压小窍门：关闭自我心像的大门，适当搞一搞“小团体”

个人的状态和特质并不是可以毫无约束地放任，因为，一个人除非他能够控制自己，否则就无法控制别人，这就是自制力。

跟谁学·2020-07-29 18:25

机器学习十大经典算法之最小二乘法

简而言之，最小二乘法同梯度下降类似，都是一种求解无约束最优化问题的常用方法，并且也可以用于曲线拟合，来解

小小谢先生·2020-07-29 00:36

牛顿法及拟牛顿法笔记

考虑无约束最优化问题minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)其中$x^*$是目标函

Vanguard-xf·2020-07-29 00:09

多目标优化

最优化问题的分类1）无约束和有约束条件；2）确定性和随机性最优问题（变量是否确定）；3）线性优化与非线性优化（目标函数和约束条件是否线性）；4）静态规划和动态规划（解是否随时间变化）。

wanpeng029·2020-07-28 21:00

NSGA_2 Matlab带约束问题的多目标优化求解方案+惩罚函数

现实世界中的多目标优化问题往往包含不等式约束和等式约束，对于这类带约束条件的多目标优化问题，需要使用有别于无约束优化问题的处理方法。

和你在一起^_^·2020-07-28 21:15

梯度下降算法

是对于机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降时最常用的方法之一，另外一种常用的方法时最小二乘法。

Shaing_Saying·2020-07-28 20:11

matlab优化函数fminunc

一起来学演化计算-matlab优化函数fminunc觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMefminunc求无约束多变量函数的最小值非线性编程求解器找到指定问题的最小值，\(min_{x}f

weixin_30678821·2020-07-28 16:32

拉格朗日乘子法以及KKT条件

他的主要思想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。其中，利用拉格朗日乘子法主要解决的问题为：等式的约束条件和不等式的条件约束。

weixin_30315905·2020-07-28 16:26

数学建模——非线性规划

数学建模——非线性规划非线性规划无约束极值问题的数值解罚函数法外罚函数法matlab优化工具箱函数非线性规划目标函数中含有非线性函数的规划问题称为非线性规划问题非线性规划问题数学标准模型：min⁡f(x

有个小傻子在念我的名字·2020-07-28 14:36

【matlab】遗传算法

本文源代码下载解决最优化问题的方法传统搜索方法无约束优化、约束优化、线性规划、整数规划、二次规划……能保证找到最优解智能优化算法现代启发式算法，是一种具有全局优化性能、通用性强且适合于并行处理的算法。

cout0·2020-07-28 13:24

matlab学习——非线性规划

一元无约束规划[x,fval]=fminbnd(f,x1,x2）其中fun为目标函数，支持字符串，inline函数，句柄函数，[x1,x2]为优化区间。输出x为最优解，fval为最优值。

我有嘉宾德音孔昭·2020-07-28 09:16

matlab 罚函数法解决非线性规…

罚函数法利用罚函数法，可将非线性规划问题的求解，转化为求解一系列无约束极值问题，因而也称这种方法为序列无约束最小化技术，简记为SUMT(SequentialUnconstrainedMinizationTechnique

漂流瓶jz·2020-07-28 05:07

Win10 x64 vs2017 下配置Ceres Solver 环境

可以高效地解决具有边界约束的非线性最小二乘问题和一般的无约束优化问题。为了撸三维重建的代码，需要用到此库，特此记录一下配置过程及遇到的问题，供大家一起学习和讨论。

maoluluzuibang·2020-07-28 03:42

MATLAB-fminsearch函数的使用

MATLAB-fminsearch函数的使用fminsearch函数用来求解多维无约束的线性优化问题用derivative-free的方法找到多变量无约束函数的最小值语法x=fminsearch(fun

lskyne·2020-07-28 02:08

matlab：无约束非线性规划函数

用于求解无约束非线性规划的函数有：fminsearch和fminunc,用法介绍如下。

Chao's Code·2020-07-28 00:13

Ceres简介

它可以用于解决具有边界约束和一般无约束优化问题的非线性最小二乘问题。它是一个成熟，功能丰富且高性能的库，自2010年以来一直在谷歌的生产中使用。

abcwoabcwo·2020-07-27 18:16

Matlab建模—无约束优化与非线性规划相关算例

文章目录前言非线性规划问题供应与选址问题描述模型建立无约束最优化梯子长度问题问题描述模型建立水槽问题问题描述问题求解前言主要复习的是两个问题的数学模型建立的过程，代码实现省略。

Matthew.yy·2020-07-27 18:20

Matlab 用于求解无约束非线性规划的函数有：fminsearch和fminunc,用法介绍如下。

%用于求解无约束非线性规划的函数有：fminsearch和fminunc,用法介绍如下。

XRYMIBZ·2020-07-27 17:41

MATLAB多维无约束最小化函数 fminunc 、fminsearch与多维有约束函数fmincon

一、多维无约束最小化函数fminunc1、函数模型,式中f(x)为无约束多变量函数，x是向量或矩阵2、调用格式x=fminunc(fun,x0)matlab代码%%多维无约束极值f=@(x)(x(1)^

天涯铭·2020-07-27 17:11

拉格朗日函数与广义拉格朗日函数

无约束优化问题关于优化问题包括无约束优化问题，等式约束优化问题，不等式约束优化问题。这里简略地介绍一下无约束优化问题。（以后再来填坑。）

LilyZJ·2020-07-27 16:28

matlab最小化函数中的求解函数fminunc（线性以及非线性））

文章目录1.无约束（无条件）的最优化fminunc函数实例表述关于exitflagmatlab帮助文档说明2.有约束条件的最优化fminunc函数实例表述1.无约束（无条件）的最优化fminunc函数:

小小小媛·2020-07-27 14:29

笔记：常见的无约束求解算法——最速下降法和拟牛顿法

前言本文介绍了无约束问题中常用的两种算法，最速下降法和拟牛顿法（BFGS算法），最后通过matlab编程实现了以上两种算法，并对实际问题进行求解。

a little boy·2020-07-22 21:58

过年的意义

过年就是孩子们在过年，全身心地放松和毫无约束，走在那里都是家，都有自己的玩伴和朋友。有时玩伴和朋友只是临时组合，不需要知道名字和年龄，在一起就好了。而我们成人过年依然很辛苦，依然不得放松。

石头心语·2020-07-16 05:38

SLAM学习--------相机位姿表示-李群李代数

slam求解相机的位姿求解核心思想：将有约束的李群问题转换成无约束的李代数问题，然后使用高斯牛顿算法或者LM(列文伯格-马夸尔特法)求解。

Darlingqiang·2020-07-15 17:10

凸优化 [4]：有约束转为无约束——Lagrange 乘子理论与 Lagrange 函数

凸优化[4]：有约束转为无约束——Lagrange乘子理论本篇主要目的：解决含有等式、不等式约束的优化问题。主要方法：将目标函数进行转换，将原问题转换为无约束最优化问题。

CSJ_CH3COOK·2020-07-15 08:32

L-BFGS算法介绍

一、L-BFGS是什么L-BFGS是解无约束非线性规划问题最常用的方法，具有收敛速度快、内存开销少等优点，在机器学习各类算法中常有它的身影。

weixin_34026276·2020-07-15 04:58

最速下降法的C语言实现

对于无约束优化问题，一般是采用迭代法进行计算，其标准格式为：x(k+1)=x(k)+a*s其中a称作步长，s称作方向。

liwr09·2020-07-15 00:37

家庭教育的“尺度”

家庭教育的尺度，或者说是教育方法的尺度，应根据受教育者的心理发育特点来划分，分为无约束教育、半约束教育、约束教育。

gaosijiaoyu·2020-07-14 23:30

机器学习-梯度下降算法

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降算法（GradientDescentAlgorithm）是最常采用的方法之一，也是众多机器学习算法中最常用的优化方法，几乎当前每一个先进的机器学习库或者深度学习库都会包括梯度下降算法的不同变种实现

taoKingRead·2020-07-13 14:26

DAVIS2016-A Benchmark Dataset and Evaluation Methodology for Video Object Segmentation

稠密标注的视频目标分割数据集可以用于半监督和无监督的方法检验可以用于目标分割问题，也可以用于运动检测问题有训练集，但测试集包含训练集后续会更新如何使用该数据集目录1.摘要3.数据集介绍3.1数据数量和质量3.2实验验证3.3对象存在3.4无约束视频的挑战

梦之泪殇·2020-07-13 09:35

逼近与拟合

插值拟合一般是对于离散点用函数代替列表函数使得误差在某种意义下最小插值一般是对于离散点用一个函数来近似代替列表函数，并要求函数通过列表函数中给定的数据点逼近一般是对于连续函数为复杂函数寻找近似替代函数，其误差在某种度量下最小范数逼近基本问题p286p286最简单的范数逼近问题具有以下形式的无约束问题

zealscott·2020-07-13 03:41

凸优化第四章凸优化问题 4.4二次优化问题

例子最小二乘无约束的情况下，最小二乘问题是一个二次规划。解析解：是A的伪逆。增加

沐阳听风666·2020-07-12 05:47

基于Dogleg思想和精确Hessian的信赖域方法及实例（附MATLAB程序）

优化问题简介此处我们简要介绍理论计算：给定无约束优化问题min⁡x∈Rnf(x),\min\limits_{x\in\mathbb{R}^n}f(x),x∈Rnminf(x),其中f(x):Rn→Rf(

waitingwinter·2020-07-12 04:16

做人，内方外圆；做事，随方就圆

无方，世界没有了规矩，便无约束；无圆，世界负荷太重，将不能自理。为人处世，当方则方，该圆就圆。方外有圆，圆中有方，方圆相济，社会才会和谐，人生自在方圆。天圆地方，天动地静。

云水行者·2020-07-11 22:17

《统计学习方法》第六章总结

逻辑斯蒂回归模型及最大熵模型学习可以转化为为无约束最优化问题。求解该最优化问题的算法有改进的迭代尺度法，梯度下降法，拟牛顿法。

哈特谢普苏特·2020-07-11 16:52

LightGBM（二）：参数微调

无约束深度会引起过拟合。因此，当尝试优化num_leaves时，我们应该让它小于2^(m

lee_沐·2020-07-11 12:21

Frank-wolfe算法多OD对matlab实现

Frank-wolfe算法流程算例将道路网络抽象为图给定OD对关键函数及完整流程1.搜索每个OD对在网络上的可行径2.Frank-worlfe算法构造3.主函数存在的问题Frank-wolfe算法原理在无约束最优化问题的基础上

闲不下来的王小C·2020-07-11 12:01

matlab 有约束与无约束优化求解 optimization

①求有最小值，minf(x)s.t.xy/2+(x+2)2+(y−2)2/2≤2其中：f(x)=x∗e−(x2+y2)+(x2+y2)/20②求无约束最小值：minf(x)=x∗e−(x2+y2)+(x2

lishoubox·2020-07-11 11:42

【数学】拉格朗日对偶，从0到完全理解

1.从最优化引出的拉格朗日乘数法1.1一个最简单的无约束优化问题在学习与工程之中，我们时常会遇到一些优化的问题，也就是要对某个目标函数求取极值，最简单的形式如下。

frostime·2020-07-11 06:15

无约束问题的最小化

在阅读以下内容之前，要记住问题的出发点，即给定无约束的凸问题该用什么方法求得最优解（这里假设问题是求最小值）？各种方法之间有什么性质。也许最先想到的方法就是对变量求梯度，让它等于000的变量值就是

Neo_DH·2020-07-11 05:53

python实现遗传算法样例

遗传算法是一种无约束优化算法，借鉴了遗传理论，从一组初始点开始，计算目标函数，然后根据计算结果，对初始点进行交叉和变异操作，获得一组新的点。这一组新获得的点平均值优于初始点。

ciaoying5879·2020-07-11 04:49

人工智能里的数学修炼 | 约束问题的优化求解：拉格朗日乘子法、KKT条件与对偶问题

简单的说，拉格朗日乘子法是一种寻找多元函数在一组等式约束下极值的方法，通过引入拉格朗日乘子，可以将有ddd个变量与kkk个约束条件的最优化问题转化为具有转化为具有d+kd+kd+k个变量的无约束优化问题求解

Liangjun_Feng·2020-07-10 22:37

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