最优化第25页

【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

基于蚁群优化算法的路线规划避障matlab仿真

通过对这种群体智能行为的抽象建模，研究者提出了蚁群优化算法（AntColonyOptimization,ACO），为最优化问题、尤其是组合优化问题的求解提供了一强有力的手段。蚂蚁在寻找食物的过

Simuworld·2022-12-11 09:44

《最优化理论与方法》

本书分为四篇：第一篇，线性规划与整数规划：最优化基本要素，线性规划，整数规划；第二篇，非线性规划：非线性规划数学基础，一维最优化方法，无约束多维非线性规划方法，约束问题的非线性规划方法，非线性规划中的一些其他方法

wqcriver·2022-12-11 05:34

《最优化理论与算法》(陈宝林）——第10章：使用导数的最优化方法

目录最速下降法核心思想计算步骤算法讨论牛顿法原始牛顿法核心计算步骤算法讨论阻尼牛顿法：牛顿法进一步修正：共轭梯度法基本思想求解步骤：二次函数一般函数算法讨论拟牛顿法信赖区域方法最小二乘法最速下降法核心思想负梯度方向为最速下降方向计算步骤算法讨论越接近极值点，锯齿现象越严重，收敛越慢。Hesse矩阵条件数越大，锯齿现象越严重，收敛越慢总结：最速下降方向反映了目标函数的一种局部性质．从局部看，最速下降

fenneishi·2022-12-11 05:02

最优化理论与算法期末试题_最优化原理和方法试题答案.doc

最优化原理和方法试题答案.doc《最优化原理与算法》试卷填空题(每小题5分)1.若，则，.2.设连续可微且，若向量满足，则它是在处的一个下降方向。

weixin_39634997·2022-12-11 05:02

最优化理论与方法1

最优化问题：选择一些可执行的策略使得目标最优。一般包括三个方面：1.决策变量2.一个或多个目标函数3.一个由可行性策略组成的集合，可由不等式或等式刻画。

小飞猪Jay·2022-12-11 04:02

最优化理论与方法第一章

最优化理论与方法第一章内容摘要1.2数学基础1.2.1范数1.3凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4最优化方法的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题

跌跌撞撞走向前方·2022-12-11 04:59

【课程复习+记录】最优化理论与方法

文章目录1最优化问题与数学基础2线性规划和单纯形法2.1数学模型形式2.2基本概念名词2.3解的性质2.4单纯形法2.5初始基可行解的确定方法2.5.1两阶段方法2.5.2大M法3对偶线性规划4无约束最优化计算方法

阿尔法狗Zero·2022-12-11 04:28

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（八）————最优性条件

陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记（八）————最优性条件无约束问题的极值条件必要条件二阶充分条件充要条件约束极值问题的最优性条件不等式约束的一阶最优性条件无约束问题的极值条件考虑非线性规划问题minf

River_J777·2022-12-11 04:28

凸优化：梯度下降、回溯线搜索（Backtracking line search）

凸优化：梯度下降、回溯线搜索（Backtrackinglinesearch）机器学习或强化学习的很多算法直接或间接地使用了最优化（Optimization）算法（如回溯线搜索、信赖域等）。

Bugu Lee·2022-12-10 21:01

如何查看MATLAB自带函数的源代码

，比如min,fft,sum等函数，因为这些函数属于MATLAB的built-infunction（内置函数），即MATLAB的built-infunction的代码是不公开的，有人说这些函数的算法是最优化的

IvanLJF·2022-12-10 17:40

深度学习常见算法之梯度下降法

.梯度下降算法梯度：如果函数是一维变量，则梯度就是倒数的方向如果是大于一维的，梯度就是在这个点的法向量，并指向数值最高的等值线，这就是求最小值的时候要用负梯度的原因梯度下降法是最早也是最简单，最常用的最优化算法

HangoverLG·2022-12-10 15:22

核函数（多项式，高斯核）以及svm解决回归问题

文章目录一、SVM最优化问题转换1、多项式核函数二、高斯核函数1.引入库1、多项式特征2、高斯核函数升维举例3、高斯核函数超参数gamma三、svm解决回归问题总结一、SVM最优化问题转换变换为数学上一个更好解的在这个式子中有重要的一项

爱吃肉c·2022-12-10 15:50

使用神经网络实现葡萄酒数据集的分类分析

实验目的掌握神经网络及深度学习建模分析掌握使用神经网络实现分类的方法掌握使用Keras框架实现深度学习的方法了解各分类器之间的差异二、实验环境操作系统：Windows应用软件：anacondajupyter三、实验内容和过程关于solver：-lbfgs：机器学习中解决函数最优化问题比较常用的手段

error 10086.·2022-12-10 15:14

OTA：目标检测的最优运输分配

要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。术语介绍：标签：就是图片的特征。

小西程序员之路·2022-12-10 04:35

OTA：目标检测中的最优传输分配

要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。

我爱计算机视觉·2022-12-10 04:05

双目视觉---立体匹配介绍

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类1）根据采用图像表示

hairuiJY·2022-12-09 21:36

机器学习——支持向量机SVM之非线性模型（低维到高维映射）

目录一、非线性模型的最优化问题1、非线性模型最优化模型2、两个概念1）正则项（regularizationterm）2）调参参数2、高维映射1）定义及作用2）高维映射后的最优化模型3）异或问题（例子）4

有情怀的机械男·2022-12-09 17:56

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