最优化理论

双目视觉---立体匹配介绍

立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示
hairuiJY·2022-12-09 21:36

最优化理论【第六章（次梯度算法）作业】

参考：https://bicmr.pku.edu.cn/~wenzw/optbook/pages/lasso_subgrad/demo.html如有错误或者不足之处，欢迎大家留言指正！
小龙呀·2022-12-09 13:10

（最优化理论与方法）第六章无约束优化算法-第二节：梯度类算法

文章目录一：梯度下降法（1）梯度下降法概述（2）梯度下降法求解步骤（3）Python实现（4）常见梯度下降算法A：全梯度下降算法（FGD）B：随机梯度下降算法（SGD）C：小批量梯度下降算法二：Barzilai-Borwein方法梯度类算法：梯度类算法本质是使用函数的一阶导数信息选取下降方向dkd^{k}dk，这其中最基本的算法是梯度下降法，也即直接选择负梯度作为下降方向dkd^{k}dk，此外还
快乐江湖·2022-12-09 13:34

最优化理论与方法2--算法篇

本部分记录一些最优化理论中的常见算法。1.无约束规划研究无约束优化问题，对研究各类优化问题都有重要意义。
Oxalate-c·2022-12-09 13:34

相位恢复算法摘录

深入了解CDI，需要学习几何光学、傅里叶光学、泛函、最优化理论方面的东西。要做出些东西来，相当熟练的编程技能也是少不
weixin_30521649·2022-12-09 07:46

机器学习原理篇：基础数学理论 Ⅰ

线性变换4、特征值和特征向量5、奇异值分解（SVD）四、最后我想说一、前言机器学习的理论基础就是数学基础，里面的很多模型都是建立在数学公式上的，其中数学理论主要包括微积分、线性代数、概率论、数理统计以及最优化理论等等理论知识
-北天-·2022-12-07 11:27

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

学习目的：应对博士申请考核中《最优化理论与算法》的考试。
阿尔法狒·2022-12-05 21:08

最优化理论笔记及期末复习（《数值最优化》——高立）

目录一、预备知识二、无约束最优化方法的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3大实验代码8.3.1实验内容8.3.2实验目的8.3.3算法描述8.3.4程序中的参数设置、终止准则、关键技术(语句)等说明8.3.5实验代码8.3.5.1目标函数8.3.5.2计算梯度8.3.5.
卡拉比丘流形·2022-12-05 16:22

线性与非线性规划——单纯形法python实现

线性与非线性规划——单纯形法python实现单纯形法原理及python实现，时间：2022/1/11  本文不对单纯形方法进行讲解，若有需要请参照《最优化理论与算法第二版》（陈宝林著），或参照下方链接了解单纯形的基本概念简单易懂的单纯形法理解
alzer12·2022-12-05 12:33

统计学习方法——第1章（个人笔记）

以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的；（2）以数据为研究对象，是数据驱动的学科；（3）目的是对数据进行预测与分析（4）以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测与分析；（5）是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科
抽屉疯了·2022-11-30 20:53

统计学习方法——概述

统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科(3)统计学习的目的是对数据进行预测与分析;(4)统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型井应用模型进行预测与分析;(5)统计学习是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论及计算机科学等多个领域的交叉学科
全部都AC·2022-11-30 20:19

机器学习理论篇1：机器学习的数学基础

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。
智元元·2022-11-28 13:39

【机器学习实战】4 Logistic回归

5Logistic回归本章内容：Sigmoid函数和Logistic回归分类器最优化理论初步梯度下降最优化算法数据中的缺失项处理本章目的利用最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类Logistic
小胡的博客号Aoife艺馨·2022-11-27 20:43

最优化理论——（二）凸性1 凸集

.凸集1.1凸集的概念及性质1.1.1点的几种组合1.1.2凸集的定义1.1.3常见的凸集1.1.4凸集的性质1.1.5锥和凸锥1.2凸集的分离定理1.2.1定义及定理1.2.3凸集分离定理应用凸性是最优化理论必须涉及到的基本概念具有凸性的非线性规划模型是一类特殊的重要模型
TUTOU程序猿·2022-11-25 11:31

抄书——最优化理论与方法（6）——凸集的分离和支撑

以下内容主要抄自抄袁亚湘的《最优化理论与方法》的1.3.3凸集的分离和支撑凸集的分离和支撑是研究最优性条件的重要工具。我们首先讨论闭凸集外一点与闭凸集的极小距离。
田神·2022-11-25 11:25

最优化理论基础与方法学习笔记——凸集与凸函数以及手写定理证明

文章目录凸集的定义凸集的几何意义有关凸集的定理定理1.4.2内点、边界点和闭包的定义定义1.4.3超平面的定义定理1.4.3投影定理定理1.4.4点与凸集的分离定理定理1.4.5支撑超平面定理定义1.4.4凸函数的定义定义1.4.5水平集定理1.4.6凸函数的水平集还是凸集定理1.4.7函数是凸函数的充要条件定理1.4.8凸集的定义凸集的几何意义有关凸集的定理定理1.4.2内点、边界点和闭包的定义
HiSi_·2022-11-25 11:54

最优化——凸集

引言这是中科大最优化理论的笔记，中科大凌青老师的凸优化课程，详尽易懂，基础扎实。不论是初学者还是从业多年的人，都值得系统地好好学一遍。本文介绍什么是凸集、凸包与凸锥包。
愤怒的可乐·2022-11-25 11:23

机器学习—梯度下降Gradient Descent Optimization—c语言实现

1.Introduction梯度下降是最优化理论中的一个寻找最佳解的方法，目的是希望用梯度下降发找到函数的局部最小值。
Jack Ju·2022-11-23 13:36

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （一）————第十章 使用导数的最优化方法（最速下降法、牛顿法、阻尼牛顿法）

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（一）————第十章使用导数的最优化方法（最速下降法、牛顿法、阻尼牛顿法）写在前面第十章使用导数的最优化方法最速下降法牛顿法阻尼牛顿法写在前面最优化理论与算法是一个重要的数学分支
River_J777·2022-11-21 08:18

（最优化理论与方法）第三章优化建模-第二节：回归分析

文章目录一：概述（1）回归分析概述（2）回归分析描述（3）常见回归分析类型（4）过拟合和欠拟合二：线性回归模型（1）线性回归模型（2）正则化线性回归模型①：Tikhonov正则化②：LASSO问题及其变形一：概述（1）回归分析概述回归分析：在统计学和大数据中回归分析的定义分别为统计学：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照设计变量多少，分为一元回归和多元回
我擦我擦·2022-11-21 08:15

利用python做线性规划

我最近在研究一个问题的解决方案时，找到了一种基于最优化理论的方法。即通过「定义目标函数」—「给出约束条件」—「找到最优解」的流程找到问题的答案。
芳樽里的歌·2022-11-20 15:01

模式识别与机器学习 第一章 绪论

引言课程介绍1956年夏天达特茅斯会议标志着人工智能学科的诞生人工智能之父约翰·麦卡锡基础：线性代数、概率统计、最优化理论交叉课程：图像处理、计算机视觉、数据挖掘、自然语言处理、多媒体技术参考书目：《机器学习
synthesis_UMR·2022-11-19 17:15

【最优化理论】02-凸规划

凸集与凸规划基础概念凸集凸组合凸包凸集性质凸锥（锥&凸集）多面集凸集的代数表示为什么要对凸集进行代数表示？极点极方向紧凸集表示凸集表示定理凸集分离定理闭凸集性质（点在闭凸集上的映射）（为凸集分离定理证明做铺垫）点与凸集分离定理凸集与凸集可分离凸函数凸函数性质凸函数的根本重要性凸函数判别凸函数一阶判别法凸函数二阶判别法二阶充要条件二阶充分条件凸规划凸优化问题凸优化Vs非凸优化为什么要区分凸优化与非凸
暖焱·2022-11-17 13:44

【最优化理论】01-最优化理论基础

文章目录大纲基础概念最优化问题一般形式无约束最优化问题约束最优化问题可行点可行域/集无约束问题最优解数学基础向量范数范数等价性矩阵范数矩阵范数性质序列极限聚点Cauchy序列连续&可微梯度稳定点（StationaryPoint）鞍点（SaddlePoint）Hesse矩阵例：二次函数Taylor展开式Jacobi矩阵链式法则隐函数定理大纲基础概念最优化问题一般形式无约束最优化问题约束最优化问题当目
暖焱·2022-11-17 13:14

【最优化理论】03-无约束优化

无约束优化无约束优化问题无约束优化问题的应用无约束优化问题的最优性条件无约束-凸函数-最优性条件（充要）无约束-一般函数-最优性条件必要条件一阶必要条件：梯度为0二阶必要条件：hessian矩阵半正定充分条件二阶充分条件：梯度为0+hessian矩阵正定=严格最优无约束优化问题解法：迭代下降算法迭代下降算法基本思想迭代下降算法步骤迭代下降算法中-如何从当前点迭代到下一个点？1何时终止？（终止条件/
暖焱·2022-11-17 13:13

机器学习中的数学知识1——导数、向量、偏导与梯度

数学是机器学习的基础，各种算法需要大量使用微积分，线性代数，概率论，最优化方法等数学知识，特别是最优化理论，可以说机器学习中的大多数算法研究到最后都是一个数学优化问题。
qq_37791263·2022-11-14 13:44

机器学习涉及到一些最常用的数学知识

www.cnblogs.com/jialin0421/p/8988824.html一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科
程序IT圈·2022-11-12 15:39

AI要学计算机原理吗,人工智能开发需要的数学基础——为什么AI工程师那么贵...

最优化理论：如何找到最优解？信息论：如何定量度量不确定性？形式逻辑：如
穿时念·2022-11-04 13:24

最优化理论极简入门(第二部分)：拉格朗日对偶问题

上一篇：最优化条件和KKT条件概要什么是对偶问题拉格朗日对偶问题（Lagrangeduality）拉格朗日对偶问题：小结强弱对偶定理什么是对偶问题？正式开始之前，先说一句废话，之所以需要对偶问题，是因为相较原始问题(primalproblem)，对偶问题(dualproblem)会更好解原始问题和对偶问题一般有如下关系原始问题对偶问题最小化⟺最大化变量数⟺约束条件数约束条件数⟺变量数\begin{
如月的·2022-10-27 09:47

谁说算法工程师不会写代码

因为我发现，算法居然可以让我研究生阶段学到的矩阵论、最优化理论等看上去毫无用处的知识派上了用场！这在计算机行业的其他方向都是不可想象的。比如很多人自嘲：我开始做商
·2022-10-15 11:50

最优化理论（三）

配合视频中科大-凸优化配合笔记凸优化笔记文章目录三、凸优化算法三、凸优化算法LPLPLP松弛和拉格朗日松弛的对偶关系，带等式约束可微凸优化的罚函数可微凸优化问题对偶函数和罚函数形式：二范数和log−barrierlog-barrierlog−barrier黄金分割迭代法，回溯直线搜索ArmijoRuleArmijo\quadRuleArmijoRule方法函数的强凸性定义强凸函数的凸优化目标估计精
_森罗万象·2022-10-12 10:08

最优化理论（二）

配合视频中科大-凸优化配合笔记凸优化笔记文章目录二、凸优化问题1.凸优化问题概述2.凸优化约束条件3.具体优化问题4.拉格朗日对偶5.KKT条件二、凸优化问题1.凸优化问题概述判断一个优化问题是否是凸优化纠正拟凸证明，凸优化问题可行性优化问题，等价问题凸优化问题，凸优化问题的性质x∗∈Xfx^*\inX_fx∗∈Xf最优  ⟺  \iff⟺▽f0T(x∗)(y−x∗)≥0▽f_0^{T}(x^*)
_森罗万象·2022-10-12 10:08

最优化理论与算法学习笔记（1）——预备知识

随着研究的深入，越发的感觉数学专业的知识具有至关重要的作用。也是受刚毕业的室友的启发，作为机器学习领域的学生，应当较系统的学习一下相关的数学知识。此博客的用意在于记录并分享学习进程，并可以快速查阅一些知识。1最优解概念首先，最优化问题分为两类：线性规划问题和非线性规划问题。而如何区分这两者呢？一个数学模型有两个重要的部分：目标函数和约束函数。此二者均为线性，则为线性规划问题，反之则反。而如何判别线
友人圣桑·2022-10-05 17:31

最优化方法python教程_GitHub - Zshoufeng/Simplex-methods: 单纯形法，运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业，设计一个可以运行的平台软件，可以选择单...

单纯形法的实现原理参照课本《最优化理论与算法》第三章中单纯形方法计算步骤，算法由自己实现。
weixin_39822629·2022-09-13 18:34

运输问题python编程_GitHub - maoqianqian123/Simplex-methods: 单纯形法，运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业，设计一个可以运行的平台软件，可...

单纯形法的实现原理参照课本《最优化理论与算法》第三章中单纯形方法计算步骤，算法由自己实现。
SN和Pulsar·2022-09-13 18:34

货物托运收费python_GitHub - dong-8080/Simplex-methods: 单纯形法，运输问题的Python简单实现。最优化方法课程作业，设计一个可以运行的平台软件，可以选择单纯...

单纯形法的实现原理参照课本《最优化理论与算法》第三章中单纯形方法计算步骤，算法由自己实现。
Qawedcs·2022-09-13 18:33

【2】合成孔径雷达（SAR）成像的信号处理基础

比如传统算法中的傅里叶变换、匹配滤波、线性调频信号去斜处理；还有新兴算法中涉及的分数阶傅里叶变换、压缩感知、最优化理论等。
氵茶花彡·2022-08-20 07:24

21天学习挑战赛——机器学习02

天学习挑战赛机缘老师愿意教，学生愿意学，双向奔赴吧，单向也行，可能有点累，哈哈学习时间2022.8.1～2022.8.7学习内容网课AnIntroductiontoAutoencoders百面机器学习精通特征工程数据聚类最优化理论与方法学习产出
Actual_parameter·2022-08-12 07:16

机器学习的数学基础

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。
被大佬糊弄的只会点灯的小菜鸡·2022-08-07 07:51

Spark MLlib 源码学习---线性回归模型（LinearRegression）

常用的训练算法有最小二乘法(LeastSquares)以及基于最优化理论的梯度下降法(GradientDescent)、牛顿法
wangongxi·2022-05-21 07:47

多目标线性规划

多目标线性规划是多目标最优化理论的重要组成部分，由于多个目标之间的矛盾性和不可公度性，要求使所有的目标均达到最优解是不可能的，因此多目标规划问题往往只是求其有效解。
35℃·2022-05-20 07:37

图解AI数学基础 | 微积分与最优化

www.showmeai.tech/tutorials/83本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/165声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处1.最优化理论
·2022-02-25 13:58

2020-07-26 动态规划法(From GitChat)

动态规划动态规划（DynamicProgramming）是解决多阶段决策问题常用的最优化理论，动态规划和分治法一样，也是通过定义子问题，先求解子问题，然后在由子问题的解组合出原问题的解。
我的的昵称已被使用换一个吧·2022-02-11 18:37

入门 | 前言、一些例子、线性规划的概念与解法

有关学习方法其实关于这个学科我自己也不甚了解，引知乎：六点钟苹果的回答：运筹学（最优化理论）如何入门？在网上没有找到回答中所说的两本书的
StRygwyr·2021-06-10 18:36

机器学习数学基础——最优化理论

以下文章摘录自《机器学习观止——核心原理与实践》京东：https://item.jd.com/13166960.html当当：http://product.dangdang.com/29218274.html最优化理论概述最优化理论是数学的一个分支
林学森·2021-04-22 23:02

2019年上半年中学教师资格考试 《教育知识与能力》真题

传统教育派代表人物赫尔巴特主张的“三中心“是指()A教师中心、教材中心和课堂中心B儿童中心、经验中心和活动中心C管理中心、活动中心和教学中心D.管理中心、服务中心和教学中心2.苏联教育家赞可夫倡导的是()A发现学习理论B教学过程最优化理论
合肥师出·2021-04-14 22:58

最优化理论——元启发式优化算法综述（一）

元启发式优化算法是一种解决全局优化问题常用的方法，它主要是通过模拟自然和人类智慧来实现最优解的求解。相比于传统的优化方法，如模拟退回，梯度下降等，1960年。元启发式优化方法首次被提出，是一种灵活且无视梯度变化的方法。元启发式的优化算法主要可被分为四类：（1）基于进化的算法（2）基于群体智能的算法（3）基于人类的算法（4）基于物理和化学的算法下面我们逐步介绍一下上述四种主要的智能优化算法。1、基于
從疑開始·2021-02-23 16:37

数据科学（Data science）学习清单（持续更新）

一、数学篇微积分线性代数概率论与数理统计离散数学最优化理论二、Python篇基础知识numpynumpy官方教程numpy中文教程pandaspandas官方教程pandas中文教程matplotlibmatplotlib
晓炜·2021-01-01 19:01

四阶代数余子式怎么求_线性代数复习

复习思路这次复习线性代数是为了给机器学习、数值分析、最优化理论三门课程打基础（这三门课程里面的矩阵使用实在太多、太深）。具体来说是要对行列式、矩阵运算、矩阵分解、线性变换里面的基础概念记忆。
皮卡学长·2020-12-31 08:40

统计学习以及监督学习概论

统计学习的特点特点1平台以计算机和网络为平台2研究对象以数据为研究对象3目的对数据进行预测和分析4方法构建模型并应用模型进行预测与分析5学科基础属于概率论，统计学，信息论，计算理论，最优化理论，计算机科学的交叉学科实现统计学习方法的步骤
南楚巫妖·2020-09-13 00:12
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