最优化

最优化问题——线性规划(二)

最优化问题——线性规划(二)在之前的文章最优化问题——线性规划(一)中，我们简单的介绍了线性规划问题的引入，基本形式和图解法求解。接下来，我们开始讲述线性规划问题的一般求解过程。
隔壁的NLP小哥·2022-12-24 18:35

最优化问题-线性优化(LP)

最优化问题-线性优化(LP)weixin_39195527这里最优化问题的讨论，主要指在给定某个确认的目标函数以及该函数的自变量的一些约束条件，求函数的最大或最小值的问题，通用的数学表达式:目标函数:约束条件
HOLD ON!·2022-12-24 18:05

最优化算法汇总，及计算实例20220621（持续更新中）

目录0.最优化问题分类，求解方法分类1.最优化问题分类（线性规划与最小二乘法的关系）1.1请问什么才是线性规划，什么是线性回归呢？
funzmg·2022-12-24 18:05

最优化方法学习笔记——最优化问题数学模型

1.最优化问题的数学模型f(x)是目标函数，图中最优化问题就是求解f(x)的极小值（此处的min的意义不是最小值）。
HiSi_·2022-12-24 18:04

最优化问题及其分类——决策变量、目标函数、约束条件

最优化问题：在一定的约束条件下，求解最优的输入，以使得目标函数取得期望极值。
Neurant·2022-12-24 18:04

最优化问题及线性规划问题

最优化问题的提出•生产计划中，在各种资源有限的前提下，如何安排生产，使生产成本达到最低？
KkKkkkkKuuu·2022-12-24 18:34

一文读懂梯度下降

目录场外辅助1、梯度2、梯度下降3、梯度下降调优场外辅助无约束最优化问题（unconstrainedoptimizationproblem）:从一个问题的所有可能的备选方案中，选择出依某种指标来说是最优的解决方案
一本糊涂张·2022-12-24 14:15

【机器学习之数学】01 导数、偏导数、方向导数、梯度

目录导数、偏导数和方向导数方向导数的推导过程方向导数和梯度References相关博客最近学习《最优化导论》，遇到了“方向导数”这一概念，故对其及相关概念进行一遍梳理。并给出方向导数的推导过程。
weixin_30338481·2022-12-24 13:44

基于ACO蚁群优化实现VRPTW问题求解matlab仿真

目录1.算法概述2.仿真效果3.matlab仿真源码1.算法概述随着科学技术和生产的不断发展，许多实际问题不可能在合理的时间范围内找到全局最优解，这就促使了近代最优化问题求解方法的产生。
Simuworld·2022-12-24 13:34

3 线性回归算法

近乎所有参数学习算法，都是通过分析问题，确定问题的损失函数，通过最优化损失函数，使得预测错误的程度最小，来获得机器学习的模型。1.1最小
普通网友·2022-12-24 09:09

逻辑回归

LogisticRegression是最优化算法之一，是一种用于估计某种事物的可能性的方法，可用作回归及分类（主要是二分类）。主要思想：根据现在已有的数
马克波罗的鸡腿·2022-12-24 09:21

遗传算法（基础知识）

遗传算法（基础知识）遗传算法简称GA（GeneticAlgorithms）模拟自然界生物遗传学（孟德尔）和生物进化论（达尔文）通过人工方式所构造的一类并行随机搜索最优化方法，是对生物进化过程**“优胜劣汰
Annaaphq·2022-12-24 08:28

拟牛顿法、高斯牛顿法、牛顿法、共轭梯度法法的python实现[数值最优化2021]

本文的代码与课本算法的流程框架完全一致，不再重复说明理论，只是汇总一下代码实现。文章目录拟牛顿法-BFGS高斯-GN牛顿法-Newton共轭梯度法总结拟牛顿法-BFGS#-*-coding:utf-8-*-##Author:xhc#Date:2021-05-2816:01#project:1_zyh#Name:BFGS.pyimportnumpyasnp#定义求解方程fun=lambdax:0.5
Windalove·2022-12-23 22:03

【建议收藏】CV学习路径推荐

掌握线性代数、微积分、概率论、最优化的相关知识。02机器学习基础了解线性
小白学视觉·2022-12-23 16:41

西瓜书-第6章-支持向量机

那么正例(xi,yi),使wTxi+b>0,yi=+1那么反例(xi,yi),使wTxi+b0即可，也可以是+100或者+0.1）假设wTxi-+b=-1,（0对每条约束添加拉格朗日乘子，将约束条件的最优化问题转化为无约束问题
路飞的纯白世界·2022-12-23 13:32

序列最小最优化算法

序列最小最优化算法前面我们讲过了支持向量机的原理，将我们的问题转化为约束优化问题，但还没有提到使用什么方法求解最优化解。
Mr Gao·2022-12-23 13:43

SVM(6)——序列最小最优化算法(SMO)代码

SMO的基本思路是：如果所有变量都满足KKT条件时，就可以得到这个最优化问题的解。
嘻哈过路人·2022-12-23 13:12

支持向量机（三）序列最小最优化算法（SMO）

在支持向量机（一）和支持向量机（二）两篇文章中，我们分别介绍了线性可分的支持向量机和线性向量机，从中可知，我们最终的目的是要计算得出支持向量对应的拉格朗日乘子α，但是我们并没有说怎么算。这篇文章主要介绍了序列化最小优化算法，用来计算α。在介绍之前我们先简单介绍一下其中用到的核函数。核函数首先我们看下面的两个图：我们看上面的两个图，右边的明显是可以用一个直线将数据分开，那就是线性可分的，而左边的图是
会飞的犬良·2022-12-23 13:11

一文看懂 序列最小最优化算法---SMO

一、SMO的背景介绍序列最小最优化算法（sequentialminimaloptimization，SMO）于1998年被JohnPlatt发明，是一种用于解决支持向量机训练期间出现的二次规划问题的算法
钉马掌的小铁匠·2022-12-23 13:10

序列最小最优化（Sequential Minimal Optimization, SMO）算法的推导、理解

alphaα的解析解子问题取值范围解析解更新b,Eib,E_{i}b,Ei选取α1,α2\alpha_{1},\alpha_{2}α1,α2算法实现参考资料前言1998年，JohnPlatt提出了序列最小最优化算法
热爱生活的菇凉·2022-12-23 12:08

序列最小最优化算法（SMO算法）

前面三篇我已经谈了谈我对支持向量机的理解，推到了各类支持向量机的对偶算法，我们有很多最优化算法来求解这个问题，但是样本容量很大时，这些算法会变得非常低效。
是帆帆不是凡凡呀·2022-12-23 12:37

JSP作业车间调度问题及约束整理

作业车间调度问题的数学描述作业车间调度问题（JSP）一般被描述为：在给定每个工件的加工工艺、每个工件使用机器的序列及每个工件每道工序的加工时间的情况下，安排一种工件的加工顺序，使得n个待加工的工件在m台机器上进行加工，满足某种性能指标最优化
小学数学家_47·2022-12-23 11:03

【人工智能】深度学习专项课程精炼图笔记！必备收藏

本文为人工智能学习笔记记录,参考机器之心，AI有道，Google资源目录深度学习基础1.深度学习基本概念2.logistic回归3.浅层网络的特点4.深度神经网络的特点5.偏差与方差6.正则化7.最优化
SophiaCV·2022-12-23 09:03

『cs231n』计算机视觉基础

线性分类器损失函数明细：『cs231n』线性分类器损失函数最优化Optimiz部分代码：1.随机搜索bestloss=float('inf')#无穷大fornuminrange(1000):W=np.random.randn
weixin_30765319·2022-12-23 06:37

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（3）最优化方法：梯度下降

继续cs231n课程的学习，最优化方法部分：随机梯度下降法。前面课程介绍了图像分类任务的两个关键部分：（1）评分函数。将原始图像像素映射为分类评分值。（2）损失函数。
Naruto_Q·2022-12-23 06:03

斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记（2）线性分类器及最优化

图像分类图像分类即是从已有的分类标签集中选择一个分配给一张图像。K近邻算法可以进行分裂，但存在不足之处：（1）分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来，以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的。（2）对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作比较，算法计算资源耗费高。针对不足，需要更强大的方法来解决图像分类问题，并可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络。这种方法主要由两部分组成：一是评分函
Naruto_Q·2022-12-23 06:03

SVM入门——手写数字识别

求得最大margin）Hyperplane：超平面Supportvectors：支持向量（支持我们找出hyperplane)SVM是一个constrainedoptimizationproblem（约束最优化问题
bashan16045·2022-12-23 01:53

机器学习——支持向量机SVM

SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。最大间隔与分类
亓小佐·2022-12-22 18:30

最大熵模型学习优化案例

最大熵模型最大熵模型的学习等价于约束最优化问题：案例：已知有A,B,C,D,E五种可能出现的情况，已知A,B出现的概率之和是3/10，所有五个出现概率之和为1，使用最大熵模型进行优化获得这五种情况的概率分布
阿拉吴悠·2022-12-22 16:48

【机器学习】最大熵模型【下】最大熵模型学习的最优化算法

【机器学习】最大熵模型【上】最大熵模型概述与约束最优化问题【机器学习】最大熵模型【下】最大熵模型学习的最优化算法5.模型学习的最优化算法这里的最优化算法就是用于训练最大熵模型参数的算法，即选取有效的特征函数权重
不牌不改·2022-12-22 16:17

机器学习之【最大熵模型】

机器学习之【最大熵模型】一、最大熵模型1.最大熵原理2.示例3.定义二、最大熵模型的学习1.原例子的最大熵模型三、模型学习的最优化算法四、最后示例一、最大熵模型1.最大熵模型(MaximumEntropyModel
旋转的油纸伞·2022-12-22 16:12

【机器学习】最大熵模型【上】最大熵模型概述与约束最优化问题

【机器学习】最大熵模型【上】最大熵模型概述与约束最优化问题【机器学习】最大熵模型【下】最大熵模型学习的最优化算法最大熵模型1.最大熵原理熵，表达了一个事物的混乱程度，即不确定性。
不牌不改·2022-12-22 16:03

【多目标最优化】利用pymoo解决多目标规划问题

pymoo：安装：pipinstall-Upymoo例子：条件约束请全部转化为<=的形式，不要有等式。代码：提示：代码编辑的有点乱，但是是最新版本pymoo5.0"""CreatedonThuMar1017:04:102022@author:18705"""#多目标优化问题#可能涉及到遗传算法，还是比较激动的#变量数下x[0]=r1,x[1]=r2,x[2]=h1,x[3]=h2#约束数7impo
雪中送炭行·2022-12-22 14:49

神经网络梯度是什么意思,神经网络中梯度的概念

梯度下降法（英语：Gradientdescent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最陡下降法。
快乐的小荣荣·2022-12-22 13:11

模型参数保存与使用

（1）训练结束保存最优化模型参数：filepath=os.path.join(save_path,'check.pth'.format(model_name))#save_path：..
雾屿岛礁·2022-12-22 09:44

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）

卷积神经网络的深入理解-最优化方法（梯度下降篇）（持续更新）一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterovacceleratedgradient法（NAG法）二、更新学习率1、Adagrad
燃烧吧哥们·2022-12-22 09:41

运筹学与matlab实现,运筹学与最优化MATLAB编程.doc

运筹学与最优化MATLAB编程.docPAGEPAGE1运筹学与最优化MATLAB编程实验报告院系：专业：姓名：学号：指导老师：完成日期：割平面法求解整数规划问题引言：通过对MATLAB实践设计的学习，
夏威廉·2022-12-22 07:16

【Lingo】【MATLAB】【求解运筹学问题模板题】

文章目录一、线性规划模型（Lingo）1.线性规划问题（模板）2.求解最优化问题3.包装箱平板车问题4.职员时序安排问题5.运输问题6.排菜单问题7.工地施工问题8.生产计划优化研究（柴油机生产）二、线性规划问题
桜キャンドル淵·2022-12-22 07:00

搜索（4）dfs的剪枝与优化

4.最优化剪枝记录当前已经搜到的最优值，如果
yan__kai_·2022-12-21 20:41

模式识别与机器学习第七章

问题转换：令，5.线性SVM输入：线性可分的训练数据集输出：判别函数及决策/判别界面通过求解如下最优化问题来
露(^_^)·2022-12-21 18:36

CVRP建模与求解-基于粒子群算法（python实现）

建模与求解—基于粒子群算法1.VRP简要描述经典VRP可描述为：对一系列装卸货点进行适当的路径规划，在满足约束条件（客户需求、车辆载重和容积、车型、车辆行驶里程、配送时间窗、配送中心数量等限制）和目标最优化
_2312·2022-12-21 10:48

凸优化笔记10（罚函数法-内点罚函数、外点罚函数）

罚函数的基本思想罚函数的基本思想是，借助罚函数把约束问题转化为无约束问题，进而用无约束最优化方法求解。
笔下万码生谋略·2022-12-21 09:00

matlab多变量约束,求解多变量box约束的最优化的matlab函数 fminsearch--ound constrained optimization using fminsearch...

Description:Fminsearchdoesnotadmitboundconstraints.Howeversimpletransformationmethodsexisttoconvertaboundconstrainedproblemintoanunconstrainedproblem.Fminsearchbndisusedexactlylikefminsearch,excepttha
真·失败人士·2022-12-21 09:56

罚函数法外点matlab,内点罚函数法matlab

三.约束优化问题的Matlab求解......j§2内点法§2.1内点罚函数法的算法思想内点法在迭代总是从内点出发,并...3.能够熟练编制和调试最优化方法的程序,奠定解决实际中的优化问题的基础实验内容
Jas.Lin·2022-12-21 09:56

matlab最优化函数

1fminsearch[x,fval,exitflag,output]=fminsearch(…)结构输出output，包含最优化函数的信息：ou
kelotiya·2022-12-21 09:22

无约束多变量寻优方法——步长加速法

本文简述多变量无约束最优化问题的步长加速法。步长加速法主要由交替进行的“探测搜索”和“模式移动”组成，前者是为了寻找当前迭代点的下降方向，后者是沿着这个有利方向寻求新地迭代点。
什么都要懂·2022-12-21 09:49

智能优化算法：人工蜂鸟算法 - 附代码

年提出的一种新型元启发式优化算法.该算法模拟了自然界中蜂鸟轴向飞行、对角飞行、全方位飞行3种特殊飞行技能和引导觅食、区域觅食、迁移觅食3种智能觅食策略,并通过引入访问表来实现蜂鸟寻找和选择食物来源的记忆功能,最终达到求解最优化问题的目的
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-21 07:20

【深度学习】02 - 梯度下降法和反向传播

最优化策略1：随机搜寻（不太实用）策略2：随机局部搜索策略3：顺着梯度下滑计算梯度反向传播下图中，从左到右，输入到输出，就是正向传播过程假如：输入x=-2，y=5，则q的位置是加号，他俩相加，得出q=3
李易安QSR·2022-12-20 13:49

人工智能基础部分4-梯度下降和反向传播

一、梯度下降法：梯度下降（GradientDescent）是一种最优化算法，用于求解最小化损失函数的参数值。
微学AI·2022-12-20 13:36

【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战（Tensorflow、MindSpore平台 附源码）

也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题argmin┬xf(x)，其梯度下降法求解的迭代关系式为：式中，x为多维向量，记为x=(x^(1),x^(2
showswoller·2022-12-20 11:44
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