最优化

python机器学习实战_python机器学习实战（四）

前言这篇notebook是关于机器学习中logistic回归，内容包括基于logistic回归和sigmoid分类，基于最优化方法的最佳系数确定，从疝气病症预测病马的死亡率。
weixin_39637545·2023-01-15 17:28

啃书-《机器学习实战》：Logistic回归

目录1.简介2.sigmoid函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1梯度上升法3.2训练算法：使用梯度上升找到最佳参数3.3分析数据：画出决策边界3.4训练算法：随机梯度上升4.示例：从疝气病症预测病马的死亡率
一根头发学一年·2023-01-15 17:27

机器学习（三）Logistic回归

Logistic回归1.Logistic回归概述1.1Logistic回归的一般过程：2.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类2.1Sigmoid函数3.基于最优化方法的最佳回归系数确定3.1
温蒂公主的侍卫·2023-01-15 17:26

【从零开始的机器学习】-06 多元线性回归问题

在本章，我们将运用这些操作，实现多元线性回归问题的参数最优化和预测。1.什么是多元线性回归问题？在之前的章节里，我们以“用房屋面积来预测房价”为例，介绍了一元线性回归问题。
cyoushika_Nara·2023-01-15 11:17

模拟退火

模拟退火1.模拟退火原理原理模拟退火：是一种随机算法，用于解决最优化问题。要求求解的问题对应的函数要有连续性。模拟退火算法是模拟物理过程，有如下参数：（1）温度t：即步长。
你好世界wxx·2023-01-14 18:43

模拟退火算法求解最优化问题

目录0引言1模拟退火算法理论1.1模拟退火算法的起源1.2物理退火过程1.3模拟退火原理1.4模拟退火算法思想2实例描述2.1TSP旅行商问题2.1.1问题描述2.1.2解空间2.1.3新解的产生2.1.4目标函数2.2背包问题2.2.1问题描述2.2.2具体实现2.2.3结果展示3总结0引言在优化领域中，根据变量性质的不同大体可以分为两类:—类是包含连续变量的优化问题;另一类是包含整数变量的优化
想好好学习天天向上·2023-01-14 18:42

Bellman Equation 贝尔曼方程

Bellmanequation(贝尔曼方程)，是以RichardE.Bellman命名，是数值最优化方法的一个必要条件，又称为动态规划。
eowyn0406·2023-01-14 12:37

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-计算导数（Calculating Derivatives）

概述最优化问题中很多算法，包括非线性最优化、非线性等式等都需要计算导数。简单函数可以直接进行人工计算或者编码实现，对于复杂的情况，需要寻找一些方法进行计算或者近似。
下一步·2023-01-14 10:40

sklearn GridSearchCV网格搜索和SVM的两个参数 C 和 gamma

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。GridSearchCV用于系统地遍历多种参数组合，通过交叉验证确定最佳效果参数。
写bug的程旭源·2023-01-14 03:20

线性代数笔记-线性空间和矩阵复习

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。
杨湘睿·2023-01-14 01:18

随即森林/Extra-Tress/回归问题

随机森林key:随机森林value:基模型为DecisionTree的Bagging进一步增强随机性value:DecisionTreevalue：最优维度、最优阈值更快的训练速度（不用最优化分）fromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierrf_clf
HonourXin·2023-01-13 21:13

智能优化 | MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法

MATLAB实现CS-ANN布谷鸟优化人工神经网络算法效果一览基本介绍算法步骤程序设计参考资料效果一览基本介绍CS算法是通过模拟某些种属布谷鸟的寄生育雏（BroodParasitism），来有效地求解最优化问题的算法
机器学习之心·2023-01-13 21:44

运筹学vs机器学习

所以也有人称之为最优化技术。机器学习研究的问题是如何从
Garvin Li·2023-01-13 13:14

Opencv之---棋盘格角点检测算法源码解析

然后利用定义的棋盘能量函数来从4个外沿生长棋盘格，取其中能量最小（最可能是棋盘）的方向作为新的棋盘，以此类推，最后得到一个最优化的
明月醉窗台·2023-01-13 11:42

2-1 组合优化问题

1.1组合优化问题定义首先，我们通过定义对实例和问题做一个区分：定义1.1（最优化问题的实例）一个最优化问题的一个实例是一个二元组(F,c)(F,c)(F,c)，其中FFF是一个集合，ccc是代价函数
Diongbiubiu·2023-01-13 11:06

共轭梯度法的简单直观理解

二次型将Ax=b问题转化为最优化问题拓展：改进——预处理的共轭梯度法参考资料本文是参考以下内容，结合自己的理解做的笔记。请尽量直接访问下述网页。矩
beidou111·2023-01-13 11:36

xgboost算法_第七章 xgboost算法-深入了解xgboost

下面我们来一窥究竟xgboost算法的底层原理，在进一步介绍之前我们有必要对以下几个知识点进行准备，一是cart树，二是导数，三是最优化，看起来好像很枯燥很高深的样子，不要怕，每一部分我们都从简说明。
weixin_39836803·2023-01-13 01:51

反向传播算法过程推导

反向传播算法反向传播算法（BackPropagationAlgorithm）的定义：反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的
卿与·2023-01-12 12:48

深度学习面试基础--训练参数更新方法

这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化（optimization）。
一条咸鱼摆摆·2023-01-11 21:25

【最优化方法】matlab程序实例———牛顿法和拟牛顿法

这学期学了最优化方法的课程，以下为课程设计。
梁朝伟h·2023-01-11 17:24

最优化方法matlab代码(一) 牛顿类方法

代码：最优化方法牛顿方法matlab代码-从零开始-专业指导文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/benchuspx/58807913目录1、最速下降法
benchuspx·2023-01-11 17:50

最优化方法matlab代码(二) 大规模优化问题

matlab代码链接大规模优化问题matlab代码-LBFGS/FR/PRP/BB.zip-专业指导文档类资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/benchuspx/73414465大规模优化问题的变量数量n很大（几千几万），普通拟牛顿类方法每步都需要用大n^2量级的hessen矩阵，因此需要很大的内存并且极大降低了计算速度。因此衍生出了一些解决大规
benchuspx·2023-01-11 17:50

【最优化算法】基于【MATLAB】的牛顿法【Newton Method】计算与推导

个人主页：欢迎访问Ali.S主页最近更新：2022年7月7日⛽Java框架学习系列：Mybatis框架⛳Java基础学习系列：面向对象飞机大战通信仿真学习系列：【硬件】【通信】【MATLAB】【最优化】
Ali.s·2023-01-11 17:50

【最优化理论】牛顿法+Matlab代码实现

文章目录1牛顿法简介2牛顿法原理3牛顿法推导4Matlab代码实现5低版本Matlab报错1牛顿法简介牛顿迭代法（Newton’smethod）又称为牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可解，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。方法使用函数f(x
WSKH0929·2023-01-11 17:49

L1、L2正则化的比较

求带约束的最优化问题红色线是正则化区域，蓝色圆是损失函数等高线，正则项边界在点P1
Bruce-XIAO·2023-01-11 14:46

GridSearchCV()参数

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。注：适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。
*Snowgrass*·2023-01-10 15:14

动态规划入门

解决的问题最优化问题：最值，方案数。算法本质：递推。算法本身可以理解为对递归的优化，十分类似记忆化搜索，基本是一个思路不同的实现方式。
m0_67965353·2023-01-10 14:25

关于线性回归的公式推导

数学基础太差了感觉看不太懂插个眼以后回来再看推导最优值optimalvalue的公式先有loglikelihood对数似然估计的公式因为要最优化，所以取梯度等于0合并之后：可以得出sigma的平方推导加权均方误差
爱格白·2023-01-09 13:05

毕业设计之 ---退火算法和路径优化

背后的数学模型2退火算法实现2.1算法流程2.2算法实现3退火算法在路径优化上的应用3.1目标路径优化其他场景最后-技术解答-毕设帮助前言毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)模拟退火是一个通用的全局最优化算法
DanCheng-studio·2023-01-09 07:27

【最优化】黄金分割法

最优化算法学习一位搜索中的黄金分割法的算法实现文章目录最优化算法学习前言一、什么是一维搜索？
CodeLely·2023-01-09 00:21

机器学习简单介绍

简单来说，是一种运用数学公式来对问题进行最优化求解的方法分类一般来说将：机器学习分为两种监督学习无监督学习简单介绍1.监督学习定义：监督学习通常指的是由X映射到Y之间的关系只需要输入X，及可以得到Y，应用实例如下
川&泽·2023-01-08 19:23

SVM常用核函数

对于核技巧我们知道，其目的是希望通过将输入空间内线性不可分的数据映射到一个高纬的特征空间内使得数据在特征空间内是可分的，我们定义这种映射为ϕ(x)，那么我们就可以把求解约束最优化问题变为minαs.t.αi
永胜永胜·2023-01-08 11:37

机器学习常见的问题总结（四）

附：最优化问题中，牛顿法为什么比梯度下降法求解需要的迭代次数更少？
笛在月明·2023-01-08 10:53

《统计学习方法》——第一章：统计学习方法概论

是建立在计算机及网络之上的；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应用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
xtbzx1128·2023-01-08 10:22

第一章-统计学习方法概论

统计学习的特点以计算机以及网络为平台；以数据为对象，是数据驱动的学科；目的是对数据进行预测和分析；以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测和分析；是概率论、统计学、信息论、计算理论、最优化理论以及计算机科学等多个领域的交叉学科
芷若初荨·2023-01-08 10:48

pandas.DataFrame.sample随机抽样

有时候我觉得大数据是忽悠人的，真正工程师和hacker讲究最小成本得到最优化解。二战中，英国人用随机抽样统计出了德国工厂真实坦克生产量。我们完全没有必要应用大数据，毕竟太耗时间和资源。
python机器学习建模·2023-01-08 08:50

规划问题—最优化方法的Matlab实现

优化问题测试函数： http://www-optima.amp.i.kyoto-u.ac.jp/member/student/hedar/Hedar_files/TestGO.htm9.1概述利用Matlab的优化工具箱，可以求解线性规划、非线性规划和多目标规划问题。具体而言，包括线性、非线性最小化，最大最小化，二次规划，半无限问题，线性、非线性方程（组）的求解，线性、非线性的最小二乘问题。另外，
今天只有一位顾客·2023-01-08 06:32

最优化方法的Matlab实现

转自：http://blog.csdn.net/luckydongbin/article/details/1497391现在看一段摄像机标定的程序里面涉及到最优化求解方程的函数，从网上找到了下面的资源，
小白在成长·2023-01-08 06:30

pytorch tensor_Pytorch 自动求梯度（autograd）

深度学习其实就是一个最优化问题，找到最小的loss值，因为自变量过多，想要找到最小值非常困难。所以就出现了很多最优化方法，梯度下降就是一个非常典型的例子。
weixin_39739395·2023-01-07 20:43

可变多隐层神经网络的python实现

目前只实现了一个学习方法：lm（Levenberg-Marquardt训练算法），你可以添加不同的学习方法到NeuralNetwork类什么是最优化，可分为几大类？答：Levenberg
derek881122·2023-01-07 11:31

神经网络学习——梯度下降算法

神经网络的学习的目的是找到是损失函数的值尽可能效的参数，这是寻找最优参数的问题，解决这个问题的过程称为最优化。遗憾的是这个问题非常难。这是因为参数空间非常复杂，无法轻易找到最优解。
王木木呀！·2023-01-07 07:45

神经网络中的常用算法-梯度下降算法

目录一、概述二、算法思想1、一维2、多维三、梯度下降算法类型1、批量梯度下降算法2、随机梯度下降算法3、小批量梯度下降算法一、概述梯度下降法（Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法
kupeThinkPoem·2023-01-07 07:06

支持向量机的原理与实践

目录学习目标支持向量机原理简介支持向量线性可分最大间隔超平面支持向量SVM最优化问题SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM有什么优缺点？
nano-·2023-01-07 07:30

l bfgs算法java代码_理解L-BFGS算法

理解L-BFGS算法Mar30,2015#数值优化#无约束最优化L-BFGS(Limited-MemoryBFGS)是BFGS算法在受限内存时的一种近似算法，而BFGS是数学优化中一种无约束最优化算法。
weixin_39531761·2023-01-06 20:30

二阶优化方法——牛顿法、拟牛顿法(BFGS、L-BFGS)

)欢迎关注我的公众号，微信搜algorithm_Tian或者扫下面的二维码~现在保持每周更新的频率，内容都是机器学习相关内容和读一些论文的笔记，欢迎一起讨论学习~对于逻辑回归和最大熵模型等以似然函数为最优化目标的问题
ty44111144ty·2023-01-06 20:59

【python】scipy包中的BFGS算法

常见的几种最优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）对于scipy中一些优化算法的介绍，可以参考官方文档。
冰柚子·2023-01-06 20:27

数值优化（Numerical Optimization）学习系列-大规模无约束最优化（Large-Scale Unconstrained Optimization）

概述当最优化问题参数个数增加，求解问题所需要的时间和空间复杂度会增加。
下一步·2023-01-06 20:24

一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法-附代码

一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法文章目录一种基于非线性惯性权重的海鸥优化算法1.海鸥优化算法2.改进海鸥优化算法2.1改进海鸥优化算法惯性权重2.2莱维飞行3.实验结果4.参考文献5.Matlab代码6.Python代码摘要：针对海鸥算法（SOA）在求解最优化问题中的不足和算法性能依赖于参数的选取等缺点
智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-06 16:14

svm训练完保存权重_assignment1-SVM

该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。评分函数可以表示为：对于，可以看下面的图片
叶佳桐·2023-01-06 15:22

V2V网络灵敏度分析(Matlab代码实现）

在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。
我爱Matlab编程·2023-01-06 13:44
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他