最优化方法python教程

Python教程(22)——Python面向对象的属性和方法

在Python面向对象编程中，属性和方法是类及其对象的重要组成部分。如果说封装、继承和多态是面向对象编程中的思想，那么类的属性和方法就是骨架，因为有属性和方法，面向对象编程才变的有血有肉。属性属性是类或对象所拥有的数据，它用于描述对象的特征和状态。属性可以是实例属性（对象特有的属性）或类属性（属于类本身的属性）。可以使用点运算符来访问和修改属性的值。实例属性实例属性（InstanceAttribu
程序员一点·2024-01-13 22:45

Python教程(20)——python面向对象编程基本概念

面向对象类和对象初始化方法属性和方法self关键字继承多态面向对象（Object-oriented）是一种常用的程序设计思想，它以对象作为程序的基本单元，将数据和操作封装在一起，通过对象之间的交互来实现程序的功能。在面向对象编程中，将问题抽象成对象，而对象可以拥有属性（数据）和方法（操作）。对象可以被看作是现实世界中的实体或概念，具有某种特定的状态和行为。通过封装、继承和多态等机制，可以实现代码的
程序员一点·2024-01-13 22:14

Python教程(23)——Python类中常用的特殊成员

在Python中，类特殊成员是指以双下划线开头和结尾的属性和方法，也被称为魔术方法（Magicmethods）或特殊方法（Specialmethods）。这些特殊成员在类的定义中具有特殊的语法和功能，用于实现对象的特定行为和操作。特殊方法一般由Python解释器调用，无需手动调用。通过在类中定义这些特殊方法，可以改变对象的默认行为，使其具备更多的功能和操作。特殊方法提供了一种更加Pythonic的
程序员一点·2024-01-13 22:10

【Python入门】42.数据库之 使用SQLite

本学习笔记基于廖雪峰的Python教程，如有侵权，请告知删除。
三贝_·2024-01-13 08:15

esp32 支持 sd卡 micropython 文件系统_ESP32教程：MicroPython支持-esp文件

本MicroPython教程旨在阐释如何将MicroPython固件烧录到ESP32并使用简单的“HelloWorld(你好，世界)”程序进行测试。
weixin_39551462·2024-01-12 04:03

micropython文件上传软件_ESP32/ESP8266 MicroPython教程：将文件上传到文件系统

本帖最后由dfrobot于2019-5-2422:19编辑简介本ESP32/ESP8266MicroPython教程主要介绍如何使用ampy工具把电脑里的文件上传到MicroPython文件系统。
weixin_39617113·2024-01-12 04:03

Google和百度搜索引擎常用语法及其说明

Google和百度搜索引擎常用语法及其说明语法Google搜索说明搜索词例如：Python教程基本搜索，返回包含指定关键词的结果。
小小的木头人·2024-01-11 13:10

Python零基础教程复盘篇（1-5节）——复盘思维应用

复盘思维的使用-复盘前5节Python教程引言思维是跟天才掰手腕的方法复盘实操之前都学了写什么?
爱学习的爬虫者·2024-01-10 19:17

python3在线学习

廖雪峰的python教程：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
V7hinc·2024-01-10 15:37

软件测试|最详细的Windows安装Python教程

简介Python是一种简单易学的高级编程语言，在Windows系统下安装Python非常简单。本文将详细介绍Windows系统下安装Python的教程。步骤1：下载Python安装程序首先，您需要前往Python官方网站（www.python.org/downloads/）…2.x和Python3.x。因为Python2.x版本已经在2020年停止支持，所以我们要选择下载的是Python3.x版本
百晓生说测试·2024-01-10 10:42

python系列教程217——生成器函数

由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得
人工智能AI技术·2024-01-10 06:18

python系列教程218——生成器表达式

由于这套python教程不是由我所写，所以不如我的AI技术教学风趣幽默，学起来比较枯燥；但它的知识点还是讲到位的了，也值得
人工智能AI技术·2024-01-10 06:16

python+selenium如何做接口自动化测试？

要做接口自动化第一步：要把python安装到你的电脑中，要开始学习python教程，首先就得把python安装到你的电脑里。
测试小婉·2024-01-10 04:11

梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法批量梯度下降法随机梯度下降法scikit-learn中的随机梯度下降法小批量梯度下降法梯度下降法梯度下降法，不是一个机器学习算法（既不是再做监督学习，也不是非监督学习，分类、回归问题都解决不了），是一种基于搜索的最优化方法
Debroon·2024-01-10 03:23

凸优化 3：最优化方法

凸优化3：最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP
Debroon·2024-01-10 03:21

python 基础笔记

基本数据类型函数lamda匿名函数成员方法类类与对象构造方法魔术方法私有成员私有方法继承注解变量注解函数注解Union类型多态参考链接：黑马程序员python教程，8天python从入门到精通，学python
A_bad_horse·2024-01-09 23:40

数学和英语都很差，学习Python难吗？看完我相信你会坚定你的选择

我想说：python不需要很高的数学水平，英语也是很初级就可以入门，因为它的语法很简单，若你的英语不是很好，可以看很多中文的书，比如python基础教程，廖雪峰的python教程，或者看一些imooc的视频教程
PathonDiss·2024-01-09 08:07

#python教程-OpenCv的介绍

OpenCV（全写OpenSourceComputerVisionLibrary）是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在Python中，可以使用OpenCV库来处理图像和视频相关的任务。下面是使用OpenCV的一般步骤：1.安装OpenCV库：可以使用pip安装OpenCV库，在cmd里运行pipinstallopencv-python即可。pipinstallopen
Python 热爱号·2024-01-08 07:50

Python教程初级版 - 定义自定义函数

首先，我想问大家一个问题。大家(Python初学者)知道什么是函数吗?我想大家都会说:当然。那么你们会自己创造一个函数吗?今天，我们就来讲讲定义函数。在Python中，可以通过def关键字来定义函数。函数定义的一般语法如下：def函数名(参数1,参数2,...):  函数体  return返回值其中，函数名是一个标识符，用于标识函数的名称；参数是可选的，用于向函数传递数据；函数体是函数的主要代码逻
Python 热爱号·2024-01-08 07:20

参数更新方法 初始值 抑制过拟合 Batch Normalization等 《深度学习入门》第六章

深度学习入门基于Python的理论实现subtitle:第六章与学习相关的技巧tags:[Machinelearning,Reading]第六章与学习相关的技巧本章像是一个补充，主题涉及寻找最优权重参数的最优化方法
Dirac811·2024-01-08 05:11

【最优化方法】对称矩阵的对角化

文章目录正交化方法示例矩阵正交化正交化方法设RnR^nRn中线性无关组a1,a2,a3,…,ana_1,a_2,a_3,\dots,a_na1,a2,a3,…,an，令β1=α1β2=α2−[α2β1]∣∣β1∣∣β1β3=α3−[α3β1]∣∣β1∣∣β1−[α3β2]∣∣β2∣∣β2βn=α3−[αnβ1]∣∣β1∣∣β1−⋯−[αnβn−1]∣∣βn−1∣∣βn−1\begin{aligne
撕得失败的标签·2024-01-07 20:01

【最优化方法】无约束优化问题（最速下降法、牛顿法、最小二乘）

文章目录最速下降法示例牛顿法阻尼牛顿法示例最小二乘问题最速下降法最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种基于负梯度方向进行迭代的最优化算法，用于寻找一个函数的最小值。该方法也被称为梯度下降法，是一种迭代的一阶优化算法。算法的基本思想是从当前点出发，沿着当前点的负梯度方向，以一定的步长（学习率）移动到新的点，重复这个过程直至达到停止条件。下面是最速下降法的基本步骤：给出x0∈R
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】约束最优化问题

文章目录不等式约束问题可行方向线性化可行方向序列可行方向KKT定理示例等式约束问题二次罚函数方法示例不等式约束问题考虑约束最优化问题min⁡f(x)s.t.ci(x)=0,i=1,2,⋯ ,m′,ci(x)⩾0,i=m′+1,m′+2,⋯ ,m,\begin{aligned}\min&\quadf(x)\\\mathrm{s.t.}&\quadc_i(x)=0,\quadi=1,2,\cdots,
撕得失败的标签·2024-01-07 20:00

【最优化方法】无约束优化问题（函数梯度、下降方向、最优性）

文章目录下降方向下降方向与梯度关系例题偏导数方向导数梯度（导数）下降方向最优性条件一阶必要条件二阶必要条件二阶充分条件无约束凸规划的最优性条件我们把一元方程推广到nnn维无约束极小化问题，得到解无约束优化问题min⁡x∈Rnf(x)\min_{x\in\mathbf{R}^n}f(x)x∈Rnminf(x)下降方向设f(x)f(x)f(x)为定义在空间Rn\mathbf{R}^nRn上的连续函数，
撕得失败的标签·2024-01-07 20:28

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络分类模型

Hello，2024.用MLPModel类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型》）和Classification类（详见博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用
戌崂石·2024-01-07 17:47

【Python入门】27.常用内置模块之 hashlib和hmac & 实现密码的加密储存

本学习笔记基于廖雪峰的Python教程，如有侵权，请告知删除。欢迎与博主一起学习Pythonヽ(￣▽￣)ﾉ目录常用内置模块hashlibMD5算法SHA1算法摘要算法应用加盐salt•【
三贝·2024-01-06 01:27

薛钦亮的python教程（七）飞速上手python常用包和操作

人生苦短，我爱python一、numpy二、pandas三、matplotlib四、seaborn五、sklearn接上文：薛钦亮的python教程（六）站在前人的肩膀上——模块和包的使用本文集中了几种
薛钦亮·2024-01-05 10:12

遨游 Python 的世界

来源：廖雪峰的官方网站→Python教程→https://www.liaoxuefeng.com/wiki/10169596636024001.Python简介Python是著名的“龟叔”GuidovanRossum
Geek攻城猫·2024-01-05 08:34

【Python教程】Windows 安装IDE 编辑器Pycharm

PyCharm是由JetBrains开发的跨平台编辑器。Pycharm提供了高效的Python开发所需的所有工具。是目前我使用的所有pythonide工具里面体验最好的，所以今天给大家介绍下如何安装。学习此章，你需要学会安装python环境，可以点这里步骤1）要下载PyCharm，请访问网站https://www.jetbrains.com/pycharm/download/步骤2）下载完成后，运
程序员老冉·2024-01-03 20:44

Python教程——python文件操作详解

所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。简单来说可以分为以下三个部分：打开文件操作文件关闭文件就是这三个简简单单的操作，却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种打开模式，各不相同；操作文件，有读写模式；关闭文件就比较简单了。Python文件操作基础操作Python文件操作也是上面那三个步骤，主要包括打开文件、操作文件(读取文件、写入文件)和关闭文件等操作。打开文件：使
会python的小孩·2024-01-03 00:01

Python教程87：字典dict数据（入门必学）

Python字典（dictionary）是一种可变且无序的不重复键值对（key-valuepairs）的序列。注意：dict作为Python的关键字和内置函数，变量名不建议命名为dict。1.创建字典：字典中的每个键值对由冒号分隔，整个字典由花括号{}括起来，每个键值对之间用逗号分隔。键必须是唯一的，但值则不必。值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字。d={'李白':18,'杜甫
我的Python教程·2024-01-02 08:43

【最优化方法】凸优化基本概念

文章目录凸优化（ConvexOptimization）凸集（ConvexSet）凸集合的运算（OperationsonConvexSets）凸函数（ConvexFunction）凸优化问题（ConvexOptimizationProblem）凸优化（ConvexOptimization）凸优化问题具有许多重要的性质，使得其在理论和实践中都得到广泛应用。这些性质包括全局最优解的存在性、局部最优解即为
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】凸二次优化

文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵（Hessianmatrix）判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集，f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微，则（1）fff是SSS上的凸函数，当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。对于一个实数域上的二次型，给定一个n×nn×nn×n的对称矩阵AAA和一个列向量xxx（xxx是一个n×1n×1n×1的列向量），其二次型定义为：Q(x)=xTAxQ(x)=x^TAxQ(x)=xTAx这个二次型表示可以更详细地展开为：Q(x)=∑i=1n∑j=1naijxiy
撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石·2023-12-31 13:58

理解 Python 的上下文管理器

原文载于https://old-panda.com/2019/04/17/python-context-manager/任何Python教程，必然会讲解如何打开一个文件。
Old_Panda·2023-12-30 16:31

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。例1某银行的贷款用户数据如下表：欠款（元）收入（元）是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No显然，客户是否逾期（记为yyy）与其欠款额（记为x1x_1x1）和收入（记为x2x_2x2）相关。如果将客户逾期还款记为1，未逾期记为0，我们希望根据表中数据建立R2→{0,1}\
戌崂石·2023-12-30 16:08

Python教程(16)——lambda函数介绍

目录lambda函数介绍lambda函数语法lambda函数特性匿名性简洁性在高阶函数中的应用lambda函数介绍我们平时经常可以在Python的代码中看到一种lambda开头的这种表达式，如果没有学过Python的相关知识，可能会一脸懵逼，不清楚到底这个关键字是干嘛的，用来表示什么。实际上这个就是lambda函数。lambda函数是Python中一种特殊的匿名函数，但不仅仅只存在Python中，
程序员一点·2023-12-30 14:24

Python教程(17)——python模块是什么？python模块详解

Python模块简介模块是一个包含了Python定义和语句的文件，可用于将功能组织成可重用和可维护的代码块。每个Python文件都可以作为一个模块，模块可以包含变量、函数、类或可执行代码。通过使用模块，我们可以将代码分离成逻辑单元，促进模块化编程。所以我们可以简单的理解为，一个py文件就是一个模块，大部分情况都是这样的。使用Python模块在Python中，要想使用Python模块，我们必须要将模
程序员一点·2023-12-30 14:24

Python教程(15)——Python流程控制语句详解

目录if语句elseif语句for循环遍历类型range关键字while循环break语句continue语句Python流程控制是Python编程中非常重要的一部分，它用于控制程序的执行流程。Python提供了多种流程控制语句，包括if语句、while循环、for循环、break和continue语句等。这种流程控制在各个语言中都是大同小异的，如果你已经学过其他的语言，那么这章节就可以直接跳过。
程序员一点·2023-12-30 14:54

Python教程(18)——python文件操作详解

Python文件操作Python文件操作基础操作使用with语句管理文件处理文件操作的异常处理文件路径文本格式和二进制格式文本格式(TextMode)二进制格式(BinaryMode)例子说明文件操作的相关函数所谓的文件操作是指对计算机中的文件进行读取、写入、修改和删除等操作。简单来说可以分为以下三个部分：打开文件操作文件关闭文件就是这三个简简单单的操作，却在计算机世界占有一席之地。打开文件有各种
程序员一点·2023-12-30 14:17

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1)，称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微，性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo
戌崂石·2023-12-29 12:43

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

算法中的最优化方法与实现（第4课 二次型规划的有效集法）

一、学习目标1.学习有效集法如何求解二次型规划问题二、问题描述三、算法思想1.在每次迭代中，我们都以已知的可行点为起点，把在该点起作用约束作为等式约束，在此约束下极小化目标函数f（x），其余的约束暂且不管，求得比较好的可行点后，再重复以上做法。2.原理推导：（1）对每一步迭代中，定义好现今的问题：（2）修改输入x和f（x）函数，原问题也发生变化：（3）确定下一个可行点的条件：（4）如果不是可行点，
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现 (第5 6课 无约束的非线性规划)

一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题，会显得十分简单：需要注意：这节课先讨论没有约束条件的非线性问题，这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类：第一类是以牛顿法为主体的方法；第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化；第三类是不进行求
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法和实现 (第7课 有约束的非线性规划)

一、学习目标根据约束条件的类型，将问题分为4类：线性等式、非线性等式、线性不等式、非线性不等式。学习对于不同的问题，使用不同的方法进行求解。统一的思想都是消解法，即消去约束条件，将有约束的问题转化为无约束的问题，再进行求解。注意：我们说的非线性规划，说的是目标函数是非线性的，而上面讲的线性和非线性，指的是约束函数。二、线性等式约束的非线性规划对于等式约束，我们可以通过映射法将约束条件约去。原理就是
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现（第3课 二次型规划）

一、学习目标1.了解二次型问题的内容2.了解改进单纯形法解决二次型问题的过程二、二次型问题1.与线性问题相同，二次型问题的描述形式也有两类（type1：一般形式，type2：标准形式）：其中H矩阵是二次项的参数矩阵，该项会直接导致整个模型是否存在最优解的问题。下面展示几个特殊二次项的图像：下面左图存在多个极值点，右图则不存在最优值：2.关于将一般形式转化为标准形式，其方式与线性问题一样：三、改进单
komjay·2023-12-29 09:14

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。所谓测试指的是用另一组带有标签的数据数据集(xi⊤,yi),i=1,2,⋯ ,m(\boldsymbol{x}^\top_i,y_i),i=1,2,\cdots,m(xi⊤,yi),i=1,2,⋯,m，用训练所得的最优模式w0\boldsymbol{w}_0w0，得预测值yi′y'_iyi′，i=1,2,⋯ 
戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：信赖域算法

作为求解目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)无约束优化问题的策略之一的信赖域方法，与前讨论的线性搜索策略略有不同。线性搜索策略是在当前点xk\boldsymbol{x}_kxk处先确定搜索方向dk\boldsymbol{d}_kdk，再确定在该方向上的搜索步长αk\alpha_kαk。以此计算下一步搜索点xk+1=xk+αkdk.\boldsymbol{x}_{k+1}=\b
戌崂石·2023-12-29 05:55

最优化方法Python计算：BFGS算法

按秩1法（详见博文《最优化方法Python计算：秩1拟牛顿法》）计算的修正矩阵Qk+1=Qk+Ek\boldsymbol{Q}_{k+1}=\boldsymbol{Q}_k+\boldsymbol{E}
戌崂石·2023-12-29 05:25
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