最优化第24页

统计学习方法- 统计学习方法概论

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

海伦•·2022-12-20 09:25

Python的数学计算库scipy介绍

主要包含了统计学、最优化、线性代数、积分、傅里叶变换、信号处理和图像处理以及常微分方程的求解以及其他科学工程中所用到的计算scipy模块介绍scipy主要通过下面这些包来实现数学算法和科学计算，后面对于

修炼之路·2022-12-20 06:53

动态规划（一）

前言：动态规划(DP)是运筹学的一个分支，是将决策不断最优化的求解过程。动态规划算法与分治法类似，其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解中得到原问题的解。

CV技术指南·2022-12-20 04:33

【图像分割】和声搜索算法图像多级阈值分割【含Matlab源码 2044期】

和声搜索(Harmonysearch,HS)算法是通过类比音乐和最优化问题相似性提出的启发式智能进化算法。

Matlab领域·2022-12-19 16:04

公式写成matlab代码,大话遗传算法（含Matlab代码）

一、遗传算法简介转载自：https://blog.csdn.net/acelit/article/details/78187715在工程实践中，经常面临多变量、不可微、不连续、有约束等条件下的最优化问题

语嫣凝冰·2022-12-19 16:01

深度学习概念笔记

如，最优化控制主要是处理连续的马尔可夫过

幽影相随·2022-12-19 16:23

吃瓜教程-Task2（第3章）

而使权重w和偏置b参数最优化的过程成为回归模型的最小二乘“参数估计”。1.2“逻辑回归”是一种分类方法，可以得到预测的近似概率。

爬树的小孩·2022-12-19 11:31

Python中的 SciPy 最小二乘法 leastsq 拟合平面

1.问题:已知三维空间的一些点集，求拟合出来的平面；也就是求出所有点到平面的距离最短的平面参数；2.最优化的问题：依旧是说，使用最小二乘法，得到平面的参数；3.函数说明：直接使用pythonscipyoptimize

comedate·2022-12-18 13:26

3D激光雷达SLAM算法学习03——前端里程计方案

2.前端里程计综述解决的问题：由原始点云信息求解得到两个关键帧之间的相对位姿约束输入：原始点云信息输出：两个时刻之间的位姿关系P=[RT]（4x4）主流流程:点云预处理（提取特征）→建立Loss模型→最优化模型求解

我爱编程皮肤好好·2022-12-18 11:25

机器学习：支持向量机

SVM的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法SVM算法原理S

zyf2589237189·2022-12-18 11:14

python最优化算法实战---线性规划之单纯形法

1.线性规划的标准型在线性规划求解的方法中,模型的标准形式需要满足一下几个条件:(1)目标函数求最大值(2)约束条件为等式约束(3)约束条件右边的常数项大于或等于0(4)所有变量大于或等于0对于非标准形式的模型，约束方程可以通过引入松弛变量使不等式约束转换为等式约束，如下所示，将一个非标准形式的模型转化为标准形式的模型。2.单纯形法2.1单纯形法的原理线性规划模型中目标函数和约束方程都是凸函数，从

如果大雪封门·2022-12-18 10:01

09 聚类算法(KMeans/DBSCAN/agg(分层聚类))

是先找距离最近的点,再根据距离的远近进行不断聚合1.1、聚类作用知识发现发现事物之间的潜在关系异常值检测特征提取数据压缩的例子1.2、有监督与无监督学习有监督：给定训练集X和标签Y选择模型学习（目标函数的最优化

处女座_三月·2022-12-18 10:10

《 METHODS FOR NON-LINEAR LEASTSQUARES PROBLEMS》论文学习

《METHODSFORNON-LINEARLEASTSQUARESPROBLEMS》论文学习在传感器误差纠正、SLAM感知、轨迹生成与优化等机器人技术中，最优化理论是极其基本又重要的理论。

wincent嘻嘻哈哈·2022-12-17 21:41

Feb20-paper reading-Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction

在本文中，同样优化问题改编为两部迭代求解最优化的问题

欢仔·2022-12-17 17:46

基于梯度的优化方法浅析

通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化-f(x)**来实现。使得f(x)取到绝对的最大值（相对于所有其他值）的点是全局最小点。

田园暮光·2022-12-17 10:54

机器学习-感知机perceptron

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习

溏心蛋饼·2022-12-17 08:05

干货|机器学习-感知机perceptron

感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习

weixin_34357267·2022-12-17 08:05

【Python机器学习】Sklearn库中Kmeans类、超参数K值确定、特征归一化的讲解（图文解释）

不能收敛到全局最小值，是最优化计算中常常遇到的问题。有一类称为凸优化的优化计算，不存在局部最优问题。凸优化是指损失函数为凸函数的最优化计算。

showswoller·2022-12-17 07:15

微分与导数

它们在机器学习中具有基础性的作用，很多最优化算法与它们息息相关。话不多说，进入正题！1可微与可导对于函数y=f(x)，x是自变量，y是因变量.很多情况我们想研究因变量对自变量的敏感度，即x

整得咔咔响·2022-12-16 14:58

一文看懂遗传算法【c/c++实现】

遗传算法（英语：geneticalgorithm(GA)）是计算数学中用于解决最优化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法最

刃龙涯靳·2022-12-15 14:47

单独开一贴个人认为是编译器缺陷希望有人提交给微软

什么是梯度下降法梯度下降法GradientDescent1.不是一个机器学习算法2.是一种基于搜索的最优化方法3.作用：最小化一个损失函数4.梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点二

awulei·2022-12-15 07:00

Python 机器学习散点图(Scatter Plot)

SciPy依赖于Numpy，SciPy包含的功能：最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理、图像处理、常微分方程求解器等，SciPy是高端科学计算工具包，用于数学、科学、工程学等领域

编程爱好者9913·2022-12-15 07:46

关于启发式算法、元启发式算法以及超启发式算法的理解

启发式算法定义：启发式算法（heuristicalgorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。

Coder_Jh·2022-12-15 07:07

机器学习-回归模型评估及参数调优

目录1.参数与超参数2.调参2.1网格搜索GridSearchCV()2.2随机搜索对模型超参数进行调优1.参数与超参数参数：最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数。

疯子书生z·2022-12-14 16:00

机器学习--梯度下降与一元线性回归

目录梯度下降基本概念梯度下降步骤批量梯度下降(BGD)随机梯度下降(SGD)一元线性回归线性回归概念原理引入代价函数公式推导代码一元函数多元函数梯度下降基本概念梯度下降法，又名最速下降法是求解无约束最优化问题最常用问题的方法

再见--不见·2022-12-14 16:27

机器学习----回归与最优化的区别与联系

一.最优化-寻找最小值1.梯度下降法a.批量梯度下降法，b.随机梯度下降法，c.小批量梯度下降法通过梯度的处理来决定下次采样的位置2.牛顿法3.启发式如遗传算法，通过选择、交叉、变异，来选择下次采样的位置

追梦苦旅·2022-12-14 16:53

机器学习-逻辑回归（Logistic regression）

我们日常生活中遇到过很多最优化问题，比如如何再最短时间内从A点到达B点？如何投入最少工作量缺获得最大的效益？如何设计发动机使得油耗最少而功率最大？可见，最优化的作用十分强大。

库里不会写代码·2022-12-14 16:07

几种优化问题求解算法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等）

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。

猫和大海@—@·2022-12-14 07:16

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）

转载，原文见：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题

大道上的头陀·2022-12-14 07:45

回归，逻辑回归，线性判别的python实现-DataWhale吃瓜教程-task02

回归分析最小二乘法和极大似然估计:思路不同推出同一个公式最小二次法是均方误差最小化进行模型求解，极大似然估计则是利用了联合分布及似然函数得到公式$E_{(w,b)}=$利用最优化的思路当$E_{(w,b

zaprily·2022-12-13 21:32

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络应用设计

MATLAB下神经网络的设计65我来说下我的理解，不一定对，一起讨论下吧1.100个字母，400个数字组成的训练样本应该是可以的，因为训练样本多的话会使整个网络的权值更加接近准确的权值，500个训练样本对于图像处理来说应该不算多。2.因为预处理后的每个字母/图片为250的向量值，所有训练样本可以组成250*500的输入矩阵，因为一共有10+26=36个分类，所以3层的神经网络为输入层250，输出层

aifans_bert·2022-12-13 19:35

matlab神经网络求解最优化,matlab神经网络拟合函数

机器学习matlab过拟合怎么办如何防止神经网络过拟合，用什么方法可以防止？你这个问题本来就问的很模糊，你是想问神经网络的过拟合变现什么样还是为什么出现过拟合呢AI爱发猫www.aifamao.com。为此针对于第一个问题，神经网络的过拟合与支持向量机、高斯混合模型等建模方法的过拟合类似，表现为针对于训练数据集的建模效果很好，而对于测试数据集的建模效果很差，因为过于强大的学习能力是的预测模型中的噪

普通网友·2022-12-13 19:34

matlab智能算法之萤火虫算法

3.2吸引力3.3萤火虫移动4.具体流程1.起源萤火虫群优化算法是2005年由KrishnanandKrishnanandKrishnanand和GhoseGhoseGhose在研究改进蚁群算法求连续型最优化问题时提出的

梦什·2022-12-13 08:49

云边端协同场景下的“AI+”视频融合能力，如何赋能多行业应用？

尤其是在AI人工智能技术进一步落地应用的趋势下，基于云边端深度融合与协同的“AI+”模式，在满足用户对视频服务的智能识别需求上，让算力资源得到最优化分配、调度和利用，已经成为当前行业与技术发展的新趋势。

TSINGSEE·2022-12-12 21:46

智慧物流和物联网是怎么回事儿？

通过在物流行业推广应用物联网技术，不仅可以完善物流管理体系，实现物流管理的最优化，增强物流系统中物品的透明度，实现

嵌入式开发白菜·2022-12-12 20:32

无约束最优化方法

无约束优化方法求解无约束最优化的基本思路给定初始点x0∈Rn,k=0x_0\in\mathbb{R}^n,k=0x0∈Rn,k=0判断当前解是否满足终止准则，若满足则停止迭代，若不满足则转3.确定f(x

Shilong Wang·2022-12-12 19:50

最优化--梯度下降法（python）

目录一.基础二.一元函数求解（1）代码（2）结果（3）分析三.二元函数求解（1）代码（2）结果一.基础梯度下降法是一个一阶最优化算法，它需要用到函数的一阶导数/偏导。

世一渔·2022-12-12 17:27

【集成学习-组队学习】4.对模型超参数进行调优(调参)

这实际上涉及到最优化内容。首先要区分参数与超参数，如果要用一句话概括：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型

L1315382539·2022-12-12 16:48

决策规划算法一：整体框架步骤

根据障碍物的投影，决策模块开辟凸空间（往左，往右等决策）3，规划算法在凸空间上搜索一条最优化路径4，将最优化路径点转化为笛卡尔坐标，并下发给控制模块。

肥嘟嘟的左卫门·2022-12-12 15:58

机器学习实战（四）：逻辑斯蒂回归

机器学习实战：逻辑斯蒂回归1、关于逻辑斯蒂回归1.1一般过程1.2优缺点1.3Sigmoid函数2、基于最优化方法的最佳回归系数确定2.1梯度上升法2.1.1主要思想2.1.2Logistic回归梯度上升优化算法

qq_45792429·2022-12-12 13:04

【机器学习实战（四）：逻辑回归】

梯度下降算法三、Python3实战1、数据准备2、训练算法3、绘制决策边界4、改进的随机梯度上升算法5、回归系数与迭代次数的关系我的个人网站：天风的人工智能小站一、前言本这会是激动人心的一章，因为我们将首次接触到最优化算法

Tian-Feng·2022-12-12 12:21

python最优化算法实战---线性规划之内点法

1.内点法概述内点法是求解线性规划的一个方法，是求解不等式约束最优化问题的一种十分有效的方法，但不能处理等式约束。

如果大雪封门·2022-12-12 10:10

OpenCV基本数据类型表示的范围大小

在OpenCV里面,许多数据结构为了达到內存使用的最优化,通常都会给它最小上限的空间来分配变量,有的数据结构也会因为图像文件格式的关系而给予适当的变量,因此需要知道它们声明的空间大小来配置适当的变量.一般标准的图片

旅行在明天之前昨天之后·2022-12-12 07:22

Logistic回归——梯度提升算法

训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。1.2Logistic回归的一般过程（1）收集数据：采用任意方法收集数据。（2）准备数据：由于需要进

张张张与 π·2022-12-12 01:36

机器学习——Logistic回归

回归一、Logistic回归介绍1、一些概念2、一般过程3、优缺点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1、Sigmoid函数2、Logistic回归分类器和Sigmoid函数三、基于最优化方法的最佳回归系数确定

m0_54376774·2022-12-12 00:37

Epoch和Batch Size

算法是迭代的，意思是需要多次使用算法获取结果，以得到最优化结果。

爱吃冰淇凌的羊驼·2022-12-12 00:36

Week5:线性学习率热身——warm up

本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。但是每一次更新参数利用多少误差，就需要通过一个参数来控制，这个参数就是学习率（Learningrate）,也称为步长。

Dear_Oria·2022-12-11 16:04

双11技术分享 | “喵糖”背后的商业化流量投放算法

在传统的APP开屏品牌合约保量场景下，我们先后设计研发了XSHALE算法[1]和AUAF算法[2]，兼顾展示量及投放效果，取得了显著的业务效果，并总结为有资源约束下的最优化投放分配解决方案。

阿里妈妈技术·2022-12-11 15:47

深度学习入门：基于Python的理论与实现③

栖陆@.·2022-12-11 11:29

机器学习与深度学习核心知识点总结

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达数学1.列举常用的最优化方法梯度下降法牛顿法，拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG

小白学视觉·2022-12-11 10:32

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