最优化理论

第一章 统计学习及监督学习概论（一）

；统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科；统计学习的目的是对数据进行预测与分析；统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型并依靠嗯与模型进行预测与分析；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
xk_005·2020-09-12 23:24

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计
iOS_开发·2020-09-12 16:20

算法中的最优化方法_学习目录

本章分享《算法中的最优化方法》我的课程学习笔记笔记内容来源于我的课程学习（国科大计算机学院开的课）参考书：《最优化理论与算法》（袁亚湘，孙文瑜）说明：因为数学公式不太方便在Markdown里进行编辑，所以本章内容基本均为我的手写笔记学习内容目录
Yujia_compbio·2020-09-12 02:37

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-目录

《非线性最优化理论与方法》–王
下一步·2020-09-11 21:07

【研究院】滴滴研究院，都在做什么

滴滴研究院作为滴滴出行全新创新性研究机构，研究方向包括：机器学习、计算机视觉、人工智能、数据挖掘、最优化理论、分布式计算等，其致力于通过机器学习理论和方法，最大化利用交通
言有三·2020-09-10 10:53

最优化方法 | 【线搜索：二分法的Matlab实现】

最优化方法|【线搜索：二分法】的Matlab实现最优化理论与方法是一门应用性很强的年轻学科。
春风惹人醉·2020-08-25 09:37

自学人工智能之攻克数学篇，AI入门其实并不难！

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：如何实现抽象推理？……有一点是肯定的
傲娇的koala·2020-08-24 18:07

智能优化方法导言

最优化的重要性1.人类的一切活动都是认识世界和改造世界的过程，即：认识世界（建模）→改造世界（优化）2.一切学科都是建模与优化在某个特定领域中的应用：概念模型(定性)→结构模型(图)→数学模型→智能模型3.最优化理论的发展
ScriptFlying·2020-08-23 08:23

CTR、推荐系统学习路线

1.基础1.1凸函数1.2最优化理论1.2.1无约束优化问题通过对目
behamcheung·2020-08-22 12:27

统计学习方法之概论

统计学习是数据驱动的学科，是一门概率论、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。
Jasonhaven·2020-08-22 10:34

【深度学习实践】A practical theory for designing very deep convolutional neural networks-深度卷积神经网络的设计实践理论

该论文提出两个设计的原则：第一，每一层保证其学习复杂特征的能力，即网络学习能力第二，最顶层保证其感受野小于图像区域（刚好小于，若过小无法学习复杂特征）采用最优化理论，论文
doudouwenhui·2020-08-22 09:41

【最优化理论】4.2带约束最优化

带约束最优化1.等式约束2.不等式约束3.优化的对偶理论3.1原始问题3.2对偶问题1.等式约束  经典拉格朗日乘子法是下面的优化问题（注：x\boldsymbol{x}x是一个向量）min⁡xf(x)\min_{x}f(x)xminf(x)s.t.g(x)=0\text{s.t.}\quadg(x)=0s.t.g(x)=0直观上理解。最优解xoptimal\boldsymbol{x}_{opti
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

【最优化理论】4.1无约束最优化

无约束最优化1.梯度下降法2.随机梯度下降法2.1批量梯度下降法（BatchGradientDescent）2.2随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）2.3小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent）3.牛顿法4.牛顿法的收敛速度参考  无约束最优化问题是机器学习中最普遍、最简单的优化问题。x∗=min⁡xf(x),x∈Rnx^*=\min
Mini-Tesla-Coil·2020-08-19 19:24

最优化理论中的常用背景知识

一、最优化：最优化就是给一个函数f(X)，求能使这个函数取得最大值或者最小值的X。对于我们科研中，这个函数肯定是个多维函数了。也就是我们要求一个组值，或者说是求一个向量X={x1,x2,x3,...,xn}，使这个函数的值最大。二、可微、可导、连续可微函数：可微函数是指定义域内各点导数都存在的函数。多元函数可微：多元函数各个元的偏导数都存在的函数。在某点可微：一般来说，若X0是函数ƒ定义域上的一点
goodplayers·2020-08-16 15:42

【机器学习】tensorflow: 稀疏自编码

这些方法很多都基于最优化理论，在大数据处理上，相比传统的方法，比如PCA，在计算复杂度上有很大的提升。稀疏自编码是其中一种数据压缩方法。稀疏编码的公式为:argm
artzers·2020-08-12 14:16

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计
python爬虫人工智能大数据·2020-08-11 00:24

SVM学习——Sequential Minimal Optimization

包括寻找最大间隔分类超平面、引入核方法极大提高对非线性问题的处理能力、引入松弛变量的软间隔优化，用间隔定量的描述置信风险等等；其次是核方法理论的发展，它独立于SVM本身，这也同时是SVM的一大优点；最后是最优化理论的发展
weixin_34137799·2020-08-10 07:42

立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

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
红泥_凛冬将至·2020-08-07 21:50

最优化理论与方法-牛顿迭代法

关注微信公众号【Microstrong】,我现在研究方向是机器学习、深度学习，分享我在学习过程中的读书笔记！一起来学习，一起来交流，一起来进步吧！本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5NDMzMjY1MA==&mid=2247484083&idx=1&sn=29d8e300fbfbd4daf2df4596fd05462d&c
Microstrong0305·2020-08-05 08:48

最优化理论之一维搜索（of nonlinear programming）

1.一维搜索概念1.1什么是一维搜索2.试探法2.1黄金分割法（0.618法）2.2斐波那契法（Fibonacci法）2.3斐波那契法与黄金分割法的关系一维搜索概念什么是一维搜索对于不少多变量函数的非线性规划问题，往往归结为反复地求解一系列单变量函数的最优解（极小值）。因此，单变量函数的寻优方法成为解非线性规划的最基本方法。单变量函数的寻优（极小化）方法也叫一维搜索，它只有一个变量，并且这个变量是
一个透明的小球球·2020-08-05 01:34

拉格朗日乘子法与KKT条件

article/details/106599811————————————————————————————————————————————————————拉格朗日乘子法与KKT条件：最近学习支持向量机的时候用到了最优化理论
三个半_Z·2020-08-03 23:25

最优化问题学习笔记1-对偶理论

最优化理论是研究函数在给定一组约束条件下的最小值(或者最大值)的数学问题.一般而言,一个最优化问题具有如下的基本形式:mins.t.f0(x)fi(x)≤0,i=1,…,mhi(x)=0,i=1,…,p
千寻千梦·2020-08-03 22:05

关于拉格朗日乘子法与KKT条件

拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法。但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章。我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题，插入自己的一些理解，希望能够对大家有帮助。
maxime2046·2020-08-03 10:44

最优化理论与KKT条件

1.最优化理论(OptimizationTheory)最优化理论是研究函数在给定一组约束条件下的最小值(或者最大值)的数学问题.一般而言,一个最优化问题具有如下的基本形式:min.:f(x)s.t.
nciaebupt·2020-08-03 08:35

数学建模【动态规划研究的问题、动态规划思想、最短路问题、资源分配问题、多阶段决策问题 动态规划的最优子结构性质、动态规划的子问题重叠性质、前向优化、后向优化、解TSP问题】

数学规划：线性规划、非线性规划动态规划内容、处理方法、最优化理论目录动态规划研究的问题内容动态规划思想问题举例一：最短路问题如何求解？（后向优化）逆向求解递推方程（标号法）动态规划表格递归如何？
是您啊，哒哒子前辈！·2020-07-31 11:59

【应用数学】动态最优化（1）：确定性差分方程

200728本篇是应用数学之动态最优化理论的笔记，欢迎各位交流！今天是第一部分：确定性差分方程本篇关于动态最优化的综合学习笔记。主要包括了离散与连续时间动态规划、连续时间最优控制与变分法等主题。
招财猫qwq·2020-07-30 12:59

【应用数学】动态最优化（3）：离散动态规划与二次规划

200727本篇是应用数学之动态最优化理论的笔记，欢迎各位交流！今天是第三部分：离散动态规划与二次规划本篇关于动态最优化的综合学习笔记。
招财猫qwq·2020-07-30 12:58

机器学习及监督学习的重要概念理解

机器学习的主要特点：以计算机及网络为平台以数据为研究对象目的是对数据进行预测与分析以方法（算法）为中心，机器学习算法构建模型并应用模型进行预测与分析机器学习是一门交叉学科（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
tigerlib·2020-07-30 05:01

最优化理论与方法（袁亚湘 孙文瑜）笔记（一）

一、概述在1947年，Dantzig提出求解一般线性规划问题的单纯形法之后。现在，解线性规划、非线性规划以及随机规划、非光滑规划、多目标规划、几何规划、整数规划等各种最优化问题的理论的研究发展迅速。最优化问题的一般形式为：X属于Rn为约束集或可行域，f(x)是目标函数，x属于Rn是决策变量。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

《最优化理论与算法》最优化条件部分学习感悟

最优化学到了最优化条件部分，由于自己的数学功底实在是太差，啃得很慢。今天下午终于对“约束极值问题的最优性条件”部分有了相对宏观的视角，所以记录下来以备后用。【必要条件】：如果已经知道了是最优解，那么它一定满足的条件。最优化中通常都是：”若x是局部最优解…”，这样说的都是必要条件。【充分条件】：找一些条件，满足这些条件之后，此解就是最优的。最优化中通常都是先研究局部最小值的必要条件，之后加一个凸函数
超级无敌小小顺利·2020-07-29 22:15

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （二）————补充知识（凸集） & 第二章 线性规划的基本性质

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（二）————补充知识凸集&第二章线性规划的基本性质补充知识凸集方向与极方向表示定理择一定理第一章线性规划的基本性质问题的提出图解法标准型线性规划问题的解概念补充知识凸集设
River_J777·2020-07-29 16:25

《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （六）————序列最小化算法SMO(支持向量机SVM)

《最优化理论与算法》超详细学习笔记（六）————序列最小化算法SMO支持向量机SVM什么是SMO算法以及基本思路SMO具体求解思路变量选取相关链接：支持向量机SVM什么是SMO算法以及基本思路序列最小化
River_J777·2020-07-29 16:54

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 （五）————最优性条件 之 KKT条件

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（五）————最优性条件之KKT条件Lagrange对偶问题原问题Lagrange函数Lagrange对偶函数强/弱对偶性弱对偶性强对偶性最优性条件互补松弛性KTT
River_J777·2020-07-29 16:53

2019上半年教师资格证真题及答案：中学教育知识(完整)

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
于冰馨·2020-07-28 03:21

计算机科学和机器学习中的代数、拓扑、微积分和最优化理论

学习math-deep的笔记.课本来自：https://www.cis.upenn.edu/~jean/math-deep.pdf好吧，第一章的介绍不知道为啥是空白的。第二章群、环、域在接下来的4章中,会复习一下基本代数结构(群，环，域，向量空间)，并且会着重强调向量空间。会介绍一些线性代数的基本观念，例如：向量空间、子空间、线性组合、线性无关、基(bases)、商空间、线性映射(linearma
ace2020·2020-07-15 20:19

动态规划

解决多阶段决策问题常用的最优化理论通过定义子问题，先求解子问题，然后在由子问题的解组合出原问题的解。
geng_027·2020-07-13 19:39

[笔记整理] 一维搜索

LineSearch顾名思义就是沿着一个线寻找下一个x_{k+1}，一维搜索的理论是建立在整个最优化理论之下的。如果要理解什么一维搜索，就要理解最优化的目标与形式。
罗西的思考·2020-07-12 10:00

机器学习方法概论2

机器学习方法概论2前面已经介绍到监督学习的模型假设空间了，那么怎么把模型中的最好的选择出来呢，这就涉及到最优化理论中的一些方法了。
TRTK·2020-07-11 22:32

理解运筹学||数学规划

入门导读知乎问题:运筹学（最优化理论）如何入门？
Quant_Learner·2020-07-11 00:41

运筹学(最优化理论)主要概念区分

运筹学(最优化理论)，主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。最优化方法的主要研究对象是各种有组织系统的管理问题及其生产经营活动。
吖燊丶·2020-07-10 23:53

统计学习：现代机器学习

特点以计算机和网络为平台以数据为研究对象，是数据驱动的学科目的是对数据进行分析和预测以方法为中心，通过方法构建模型并应用模型来进行分析和预测是概率论、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
不是红A是土狼·2020-07-10 10:14

立体匹配十大概念综述---立体匹配算法介绍

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。
wyf_wt·2020-07-09 01:32

最优化理论·非线性最小二乘

最优化理论·非线性最小二乘标签（空格分隔）：数学非线性最小二乘问题是椭圆拟合中最易遇到的优化问题，本文主要对非线性二乘的基本分析做简单介绍1.什么是最小二乘问题目标函数能够写为m个函数平方和的优化问题其中
tina_ttl·2020-07-08 07:28

最优化理论与凸优化到底是干嘛的？

凸优化的定义1.1凸优化1.2全局最优化与局部最优化Least-squaresandlinearprogramming(最小二乘与线性规划)2.1最小二乘2.2线性规划最优化方法的一般结构优化理论在机器学习，深度学习中扮演的角色1.优化的定义1.1凸优化最优化问题目前在机器学习，数据挖掘等领域应用非常广泛，因为机器学习简单来说，主要做的就是优化问题，先初始化一下权重参数，然后利用优化方法来优化这个
黄小猿·2020-07-08 00:59

算法面试题（一）-- 统计学习与模式识别面试题

：第一部分：1.统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，又称为统计机器学习；特点：以计算机为平台；以数据为对象；以方法为中心；以概率论、统计学、信息论以及最优化理论等为理论依托
eternity1118_·2020-07-07 07:50

机器学习数学基础

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
我打打江南走过过·2020-07-06 16:08

MATLAB中进行动画制作心得体会及例程

在MATLAB中进行动画制作之前应该是说是因为上最优化理论的时候，老师叫我们制作一个动画，用来比较最优降线和和其他曲线下落时间。
独坐寒江边·2020-07-05 18:31

统计学习：现代机器学习

特点以计算机和网络为平台以数据为研究对象，是数据驱动的学科目的是对数据进行分析和预测以方法为中心，通过方法构建模型并应用模型来进行分析和预测是概率论、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
eternity1118_·2020-07-01 23:16

音视频相关的书籍，多媒体技术，语音识别

连接器”的另一头则连接且聚合着信息论、最优化理论、图形图像学、声学、人类视觉系统等一众根基深厚、源远流长的学派。--语音识
desaco·2020-07-01 13:41

立体匹配十大概念综述

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。
依然搞笑·2020-07-01 08:29
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