最优化第22页

最优化方法——最小二乘法与梯度下降法

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述1.实验工具及算法2.实验数据3.实验目标4.实验步骤三、最小二乘问题引入1.最小二乘问题样例2.最小二乘问题解决方案及数学模型化3.相关线性代数知识导入3.1梯度3.2矩阵的逆3.3QR分解四、最小二乘法1.定义2.数学模型化2.1目标函数2.2最小二乘法的解2.3列向量空间的意义3.目标求解推导4.正规方程4.1通过Gram矩阵求解正规方程4.2通过QR

@李忆如·2023-01-02 04:17

最优化算法目录_python或matlab实现

实时更新最优化算法目录1.线性规划线性规划之基追踪_python实现基追踪准则(BP)2.梯度类算法Tikhonov正则化模型用于图片去噪_matlab实现非精确线搜索(Zhang&Hager)的BB步长梯度下降法实例

眰恦I·2023-01-01 17:47

梯度下降法(GD，SGD)总结

一.梯度下降法梯度下降法是求解无约束最优化问题的一种最常用的方法假设f（x）为一阶连偏导数的函数minx∈Rnf(x)min_{x\inR^n}f(x)minx∈Rnf(x)梯度下降法是一种迭代算法，选取适当的初值

761527200·2023-01-01 11:42

统计学习方法-6逻辑回归

文章目录逻辑斯蒂回归模型最大熵模型模型学习的最优化算法逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

遗传算法求解非线性规划

将遗传算法应用于非线性规划,是提高最优化质量改善收敛效果的有效途径。下述遗传算法在非线性规划中的具体应用，设计并实现求解非线性规划问题的遗传算法。例标准遗传算法的一个重要概念是染色体是可

逝年！但知行好事，莫要问前程。·2023-01-01 01:02

人工智能第二次课——逻辑回归

用逻辑回归实现鸢尾花分类鸢尾花数据集简介线性分类器简介设计线性分类器的主要步骤1.收集一组具有类别标志的样本X={x1,x2,…,xN}2.按需要确定一准则函数J，其值反映分类器的性能，其极值解对应于“最好”的决策3.用最优化技术求准则函数

_程序媛·2022-12-31 17:49

人工智能③——梯度下降与一元线性回归

和随机梯度下降(SGD)二.一元线性回归1.概念2.代价函数3.公式推导正文一.梯度下降1.概念：梯度下降法（gradientdescent），又名最速下降法（steepestdescent）是求解无约束最优化问题最常用的方法

和云秘密谈话·2022-12-31 17:44

机器学习-SVM-SMO与SGD求解(附鸢尾花数据集实战，含代码）

代码SMO部分参考书籍为《机器学习实践》原理的整体认知：首先，我们认识到SVM其实就是求一个最优（超）平面的过程，说svm有三宝，间隔，对偶，核技巧间隔就是说要求得的平面距离所有点间隔最大，这是一个最优化问题

龙今天超越了自己·2022-12-31 12:19

近端梯度下降法 (proximal gradient descent)算法python实现完整版

上一节次梯度python实现介绍了python求解次梯度的基本算法，但针对的是无偏置项的求解：本节我们增加偏置项，推导完整的proximalgradientdescent算法的python实现代码，最优化目标函数变为

I_belong_to_jesus·2022-12-31 10:38

python 动态规划的应用；斐波那契数列，最优解，最优子序列

一、动态规划概念动态规划（DynamicProgramming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。

医学小达人·2022-12-31 04:47

数值分析：利用牛顿法解非线性方程组的matlab和python实现

fsolve函数的调用格式为：X=fsolve('fun',X0,option)其中X为返回的解，fun是用于定义需求解的非线性方程组的函数文件名，X0是求根过程的初值，option为最优化工具箱的选

巴涅波赫夫·2022-12-30 08:43

python pyqtgraph绘图库

特别注意的是，pyqtgraph使用了Qt的GraphicsView框架，它本身是一个功能强大的图形系统;我们将最优化和简化的语句应用到这个框架中，以最小的工作量实现数据可视化。

SongYuLong的博客·2022-12-30 08:53

cartographer_ceres_scan_matcher_2d

cartographer_ceres_scan_matcher_2d0.理论部分1.残差项2.残差计算4.总结0.理论部分参考曾书格PPT：同样的以M(x)M(x)M(x)概率越大越好，通过1−M(x)1-M(x)1−M(x)则转为求最小值，也就是转为了最优化问题

古路·2022-12-30 07:07

一文读懂机器学习常用算法的基本概念和适用场景

机器学习算法不会要求一个问题被100%求解，取而代之的是把问题转化为最优化的问题，用不同的算法优化问题，从而比较得到尽量好的结果。

九章云极DataCanvas·2022-12-30 01:46

判断kkt条件的例题_kkt条件例子

比如这个问题:a,d非负，b,c正，求min(c/(a+b)+b/(c+d))【篇二：kkt条件例子】kkt条件介绍最近学习的时候用到了最优化理论，但是我没有多少这方面的理论基础。

weixin_39609670·2022-12-29 20:03

kkt条件的理解_直观理解KKT条件

KKT最优化条件是Karush[1939]，以及Kuhn和Tucker[1951]先后独立发表出來的。

龙承号·2022-12-29 20:33

约束极值问题

KKT条件正是这类最优化问题的最优解必须要满足的条件，言外之意便是只要是最优解，必然满足这个条件，反之则不然；但对于凸问题，确是充分必要条件，这一点很重要，很多问题是凸的，这就为问题求解带来很大的便利性

爱听雨声的北方汉·2022-12-29 20:01

KKT条件介绍

目录1.无约束条件2.等式约束条件3.不等式约束条件最近学习的时候用到了最优化理论，但是我没有多少这方面的理论基础。于是翻了很多大神的博客把容易理解的内容记载到这篇博客中。

鹿海园·2022-12-29 20:59

机器学习中最优化问题

主要有三种：拉格朗日乘子法KKT算法对偶问题最优化问题：minf(x)s.t.hi(x)=0i=1,2,3,4,5,...,mgj(x)<=0j=1,2,3,4,5,...,m对于无约束条件，我们对变量求导

&永恒的星河&·2022-12-29 14:59

北京智和信通：IT资产全生命周期运维监控管理方案

因此，如何将现有资源最优化分配利用，成为用户最

北京智和信通·2022-12-29 11:14

1.深度学习

加深网络关于神经网络，我们已经学了很多东西，比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的最优化方法等，这些都是深度学习中的重要技术。

小王同学爱科研·2022-12-29 00:44

矩阵求导简析

矩阵求导（MatrixDerivation，或者MatrixDifferential），在机器学习、图像处理、最优化领域经常会遇到。

西部小狼_·2022-12-28 16:01

【信息学奥赛一本通提高组】第二章二分与三分

二分常见模型1、二分答案最小值最大（或是最大值最小）问题，这类双最值问题常常选用二分法求解，也就是确定答案后，配合贪心，DP等其他算法检验这个答案是否合理，将最优化问题转化为判定性问题。

weixin_30439031·2022-12-28 06:03

OpenCV图像中的数据类型

OpenCV里面的许多数据结构为了达到內存使用的最优化，通常都会给它最小上限的空间来分配变量。

holybin·2022-12-27 23:13

OpenCV Mat数据类型及位数总结

float:4字节，6-7位有效数字-3.4E-38到3.4E38double:8字节，15~16位有效数字-1.7E-308到1.7E308在OpenCV里面，许多数据结构为了达到內存使用的最优化，通常都会用它最小上限的空间来分配变量

danmeng8068·2022-12-27 23:08

凸优化笔记6（共轭梯度法）

是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一

笔下万码生谋略·2022-12-27 15:38

差分进化算法（python实现

差分进化算法概述最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。

平平平安喔·2022-12-27 14:45

并发编程中的大坑：你的直觉&有序性问题

引言并发编程无疑是编程领域中的上甘岭，他的“难”主要体现在两个方面，从宏观上来讲，主要是如何确定最优化的模型，例如Redis是单线程模型，Nginx是多进程单线程模型，而Netty是主从Reactor多线程模型

高可用架构·2022-12-27 12:01

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络训练数据

1、神经网络的准确率是怎么计算的？其实神经网络的准确率的标准是自己定义的。我把你的例子赋予某种意义讲解：1，期望输出[1001]，每个元素代表一个属性是否存在。像着4个元素分别表示：是否肺炎，是否肝炎，是否肾炎，是否胆炎，1表示是，0表示不是。2，你的神经网络输出必定不可能全部都是输出只有0,1的输出。绝大部分是像[0.99680.00000.00010.9970]这样的输出，所以只要输出中的某个

阳阳2013哈哈·2022-12-27 09:13

粒子群优化算法

通俗可理解为：总结：粒子群算法和遗传算法一样是求解最优化问题。我们所遇

明天的明天的明天。·2022-12-26 16:21

机器学习-支持向量机

目录前言一、间隔与支持向量1.1超平面1.2几何间隔二、支持向量机(SVM)2.1支持向量机模型2.2策略——最优化目标函数2.3算法——拉格朗日对偶法三、软间隔与支持向量回归3.1算法原理3.2软间隔

第三人称&寒飔·2022-12-26 09:36

【强化学习】入门笔记

强化学习的过程就是奖励叠加最优化

言潇然·2022-12-26 08:52

python内点法_最优化问题(三) 之外点法（罚函数法）

1.基本概念罚函数法又称乘子法，是将约束优化问题转换为无约束最优化问题的方法之一。其基本思想就是通过在原始的目标函数中添加一个障碍函数(也可以理解成惩罚函数)来代替约束条件中的不等式约束。

weixin_42365804·2022-12-25 10:23

最优化学期学习笔记---罚函数法有约束等式问题转为无约束（代码记录）

最优化学期学习笔记—罚函数法（代码记录）文章目录最优化学期学习笔记---罚函数法（代码记录）前言一、引入问题二、代码前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

BatGrey·2022-12-25 10:52

线性与非线性规划：复合形方法

文章目录前言一、复合形方法二、算法实现1.算法流程2.算法细节3.代码4.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍复合形方法（单纯形搜索方法）2.参考：陈宝林-最优化理论与算法

S_Radar·2022-12-25 10:51

线性与非线性规划：随机方向法

文章目录前言一、随机方向法二、算法实现1.算法步骤2.算法细节3.代码示例4.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍随机方向法2.参考：陈宝林-最优化理论与算法3.采用python

S_Radar·2022-12-25 10:21

最优化方法——外点罚函数法

外点罚函数法还没搞定…function[A,B]=Exterior(f,p,eps)formatlong;d=1;e1=1e-4;k=1;A(k)=0;B(k)=0;r(k)=1;a=2;whiled>epsx1=A(k);x2=B(k);ifvpa(p(x1,x2))>0u1=1;elseu1=0;endF=f+r(k)*u1*p^2;Fx1=diff(F,'x1');Fx2=diff(F,'x

Hyacinth＆·2022-12-25 10:21

线性与非线性规划：可行方向法

文章目录前言一、可行方向法二、代码示例1.代码2.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍可行方向法（Rosen方法）2.参考：陈宝林-最优化理论与算法3.采用python编程实现

S_Radar·2022-12-25 10:51

线性与非线性规划：二次拟合法

文章目录前言一、二次拟合方法（抛物线法）二、代码实现1.代码2.算例测试结果总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍二次拟合方法2.参考：陈宝林-最优化理论与算法3.采用python

S_Radar·2022-12-25 10:50

线性与非线性规划：牛顿法

2.参考：陈宝林-最优化理论与算法3.采用python编程实现，已测试，代码可行一、牛顿法关于一维牛顿和一般的牛顿方法的推导，参见陈宝林的牛顿法一节。下面直接给出代码实现。

S_Radar·2022-12-25 10:50

线性规划求解之罚函数法（外点法）

罚函数法又称外点法，其基本思想为将违背约束作为求最小值的一种惩罚，将约束带入目标函数得到一个辅助的无约束最优化问题。利用已有的无约束最优化方法求解。

田飞酱啊·2022-12-25 10:49

九、障碍罚函数法---内点、外点罚函数

九、障碍罚函数法—内点、外点罚函数罚函数方法的基本思想是借助罚函数将约束问题转化为无约束优化问题，进而通过求解一系列无约束最优化问题来获取原约束问题的解。

jubary·2022-12-25 10:18

线性与非线性规划：混合罚函数方法

文章目录前言一、混合罚函数二、算法实现1.算法步骤2.算法细节3.代码4.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍混合罚函数方法2.参考：高立-数值最优化方法3.采用python

S_Radar·2022-12-25 10:47

最优化方法——QR分解

目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述1.实验工具及算法2.实验数据3.实验目标4.实验步骤三、相关线性代数知识导入1.线性无关与基2.标准正交3.Gram-Schmidt(正交化)算法四、QR分解1.Gram-SchmidtQR1.1算法原理1.2算法流程1.3复杂度分析1.4Gran-SchmidtQR实现1.5稳定性测试2.ModifiedGram-SchmidtQR2.1算法原理2.2算

@李忆如·2022-12-25 08:33

海鸥算法的改进及其在工程设计优化问题中的应用

摘要【目的】本文研究海鸥算法求解最优化问题时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点。

宋罗世家技术屋·2022-12-24 23:01

数学建模理论自制笔记3：最优化问题之线性规划

为决策者选择最优决策提供定量依据；运筹学的特点：定量化分析；多学科交叉；最优决策；运筹学的研究目的：了解和发现这种运用及筹划活动的基本规律，以便发挥有限资源的最大效益，来达到总体、全局最优的目标，而寻找使目标达到最优的方法称为最优化方法

绿镇·2022-12-24 18:36

最优化方法：三、线性规划

主要参考书目：-最优化方法及其应用/郭科，陈聆，魏友华.

寂风如雪·2022-12-24 18:05

最优化案例整理

1.线性回归最小二乘问题$e=y-f(x)$2.线性方程组求解最小二乘问题3.直线（Line），曲线和平面（Plane）拟合最小二乘问题4.ICP点云匹配最小二乘问题，可以用L-M方法求解。（1）目前g2o中（有示例代码）实现了利用图优化进行ICP匹配的算法。（2）PCL中实现了L-M算法的ICP，作为非线性最小二乘问题来解决，依赖于Eigen中的L-M算法。不过里面使用了数值法求导，没有用解析导

weixin_34194087·2022-12-24 18:05

最优化问题-概述

每一天，我们的生活都面临无数的最优化问题：上班怎么选择乘车路线，才能舒服又快速的到达公司；旅游如何选择航班和宾馆，既省钱又能玩的开心；跳槽应该选择哪家公司，钱多、事少、离家近，前台妹子颜值高；买房子应该选在哪里

Tiger-Li·2022-12-24 18:35

最优化理论——（一）绪论1 模型与实例

文章目录1.形成和发展2.经典极值问题的一个实例3.最优化问题的模型与分类4.最优化问题举例5.最优化方法解决问题一般步骤1.形成和发展公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现长方形长与宽的最佳比例为

TUTOU程序猿·2022-12-24 18:35

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