最优化第27页

自编码器的理解与应用

是一种无监督学习，基于反向传播算法和最优化方法，利用数据x本身作为监督来指导神经网络学习一个映射关系h,得到一个重构输出y。这个y近似等于x。自编码器可以理解为试图让输出和输入一样的神经网络。

dlut0427·2022-12-03 04:17

深度学习——“学习”过程中的更新方法

参数的更新“学习”的目的是为了找到使得损失函数的值尽可能小的参数，这个过程叫做最优化。前面通过使用参数的梯度，沿着梯度的方向更新参数，并重复这个过程，从而靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（SG

压垮草的骆驼·2022-12-02 23:45

支持向量机matlab代码程序_第七章：支持向量机

支持向量机的构建的由简至繁的模型：1.线性可分支持向量机：硬间隔最大化2.线性支持向量机：软间隔最大化3.非线性支持向量机：核技巧和软间隔最大化快速学习方法：序列最小最优化算法(SMO)1线性可分支持向量机与硬间隔最大化

weixin_39885412·2022-12-02 22:57

【面试总结】常见的优化器

常见的优化器这位仁兄写的比较全机器学习中，往往求解目标函数的最优解时，需要对函数进行进行最优化，因此会用到一些比较经典的优化器。

Icanhearwawawa·2022-12-02 17:44

最优化——一维搜索算法之二次插值算法

算法作用用于一纬(元)函数f(x)在确定的区间内搜索极小点。为什么使用该算法因为低次多项式的极小点比较容易计算，所以在求一元函数f(x)的极小点时，常常利用一个低次多项式函数g(x)来逼近原目标函数f(x),然后以该低次多项式函数g(x)的极小点来近似原函数f(x)的极小点。通过反复使用该方法来得到满足给定精确度的值。算法：初始条件:给定原目标函数f(x),初始区间[a,c]。1、求得f(a)、f

rotten wood·2022-12-02 13:04

罚函数法简述

罚函数法（惩罚函数法）与可行方向法是实际常用的多维度、有约束的最优化方法。罚函数罚函数法的思想就是将约束条件g(x),h(x)作为惩罚项加入函数f(x)中得到函数p(x,k)。

rotten wood·2022-12-02 13:04

你想知道的特征工程，机器学习优化方法都在这了！收藏！

1.1特征归一化1.2类别型特征1.3高维组合特征的处理1.4文本表示模型1.5其它特征工程1.6特征工程脑图2.机器学习优化方法2.1机器学习常用损失函数2.2什么是凸优化2.3正则化项2.4常见的几种最优化方法

mantchs·2022-12-02 12:39

【学习笔记】深度学习入门：基于Python的理论与实现-与学习相关的技巧

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）。在之前我们是沿着梯度方向更新参数，不断重复从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度

柃歌·2022-12-02 12:24

国科大算法最优化期末复习

复习重点算法最优化考试是开卷考试，并且可以带电脑，平板(不能上网)。

精致又勤奋的码农·2022-12-02 07:38

深度学习中的最优化算法（一）

深度学习中的最优化算法（一）前置：mini-batch梯度下降法原理：若有100万个样本，则平均分为1000份，每一份包含1000个样本，称为batchX={x1,x2,...,x1000000}X=\

机器不想学习了·2022-12-02 07:38

【算法中的最优化方法】国科大林姝期末复习2021

这门课的资料在网上很少，本着为师弟师妹期末减负的思想总结一下2021年的考题~~凸、拟凸函数、单峰函数的判断（给函数）、梯度方向的判断（PPT最后一页那道题）、给函数和约束判断最优的方法，说明原因，给出停止条件。（考的这几道题的来源我在文后的文件中给出osc_sample_exam_1-4）把给定的函数和约束化成minf(x)=CTxminf(x)=C^Txminf(x)=CTx,s.t.Ax=b

Katniss的名字被占用·2022-12-02 07:38

机器学习中最优化算法总结（理论+实践）

在使用tensorflow时，相信很多人把优化算法直接填上Adam，然后发现准确率不错，但是如果想真正研究机器学习，光会用是远远不够的，下面介绍目前机器学习中主流的优化算法：文章目录0、引言1、梯度下降1.1传统梯度下降1.2随机梯度下降（SGD）1.3随机梯度下降变体1.3.1Momentum（动量）1.3.2Nesterov(牛顿动量)1.3.3AdaGrad1.3.4RMSProp1.3.5

努力改掉拖延症的小白·2022-12-02 07:37

国科大 - 算法中的最优化方法（林姝）考试复习

Motivation本文针对中国科学院大学研究生开设的《算法中的最优化方法》课程，授课老师是林姝老师。

兮的皮卡丘·2022-12-02 07:36

利用 MATLAB 编程实现拟 Newton 法求解无约束最优化问题。

本文章包含以下内容1、画出DFP拟Newton法的算法流程图；2、MATLAB编写程序（命令式M文件），用分别用黄金分割算法精确搜索与Wolfe-Powell不精确搜索的DFP拟Newton法，求解如下问题：精度为0.001，初始点为（-1，1）。3、MATLAB编写程序（命令式M文件），用分别用黄金分割算法精确搜索与Wolfe-Powell不精确搜索的BFGS拟Newton法，求解如下问题：精度

i道i·2022-12-01 23:59

matlab 牛顿法最优化,matlab最优化牛顿法

最优化算法与MATLAB的GlobalOptimizationToolbox_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。

weixin_39868034·2022-12-01 23:27

无约束优化牛顿法matlab,用拟牛顿法求解无约束最优化问题时代码报错

下面是从网上找的模板根据我自己的函数又改的，在运行的时候程序报错了，本人小白看不太懂，求各位大神解答一下，万分感谢！function[best_x,best_fx,count]=dfp(x0,ess)symsx1x2x3t;f=(x1^2+x2^2+x3^2-1183.215957^2)^2+(x1^2+(x2-1000)^2+x3^2-1095.445115^2)^2+((x1-500)^2+x

大雪菜·2022-12-01 23:57

MATLAB用梯度法求解目标函数,用MATLAB实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例...

实验的题目和要求一、所属课程名称：最优化方法二、实验日期：2010年5月10日~2010年5月15日三、实验目的掌握最速下降法，牛顿法和共轭梯度法的算法思想，并能上机编程实现相应的算法。

Soul App·2022-12-01 23:57

matlab中无约束优化程序例题,无约束最优化-MATLAB详解.ppt

*无约束最优化数学建模与数学实验实验目的实验内容2、掌握用数学软件包求解无约束最优化问题。1、了解无约束最优化基本算法。1、无约束优化基本思想及基本算法。4、实验作业。

Miss豆子·2022-12-01 23:26

UVA307 小木棍 Sticks

知识点：深搜，剪枝首先我们知道剪枝一共有5大类，除了记忆化，这个一般是学动态规划的时候学的，剩余4个是，优化搜索顺序，排除等效冗余，最优化剪枝，可行性剪枝，本题主要是练习排除等效冗余，这个方面的剪枝是比较经典的

m0_73035684·2022-12-01 20:14

启发式算法 | 遗传算法

广泛应用于最优化问题求解中。

Hygge0+·2022-12-01 19:00

现代启发式算法－－初步了解模拟退火算法

模拟退火算法（搜索过程引入随机因素的贪心法，具有全局优化的性能）1.目的求问题的最优化解；2.原理解释模仿物理退火的过程。

Richard-Tang·2022-12-01 19:26

最优化方法python教程_Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize()

scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现，我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法。

weixin_39637049·2022-12-01 18:44

模糊C聚类（Fuzzy C-means Clustering, FCM）

文章目录模糊C聚类（FuzzyC-meansClustering,FCM）1.思想2.说明3.推导3.1初始条件3.2目标函数3.3最优化求解3.4问题解决4.实现4.1代码4.2结果模糊C聚类（FuzzyC-meansClustering

天真的和感伤的想象家·2022-12-01 18:23

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章

2019年上半年收集到的人工智能机器学习方向干货文章10种机器学习方法，掌握了就可以称霸朋友圈人工智能常见算法简介机器学习中的最优化算法总结最萌算法学习来啦，看不懂才怪！

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-01 17:33

微电网经济调度（风、光、柴油机、蓄电池、电网交互）（Matlab代码实现）

本文基于Matlab平台，使用Yalmip+Cplex对微电网进行最优化调度问题求解，调度求解的过程较为简洁方便，可修改性强，适合初学者快速理解Ya

@橘柑橙柠桔柚·2022-12-01 17:21

斯坦福机器学习公开课--整理笔记（…

第二课：监督学习应用.梯度下降：这节课主要探究的是监督学习的最优化，即给定输入特征向量X，标准输出Y，要求用一个线性函数h（x）来拟合中间的处理过程，使得（h（X

宣小K·2022-12-01 16:20

机器学习之梯度与梯度下降法_数据科学和机器学习的梯度下降

机器学习之梯度与梯度下降法寻找最佳模型的最优化问题的解决方案(SolutiontosortofOptimizationProblemtofindtheBestModel)Frequentlywhendoingdatascience

weixin_26731327·2022-12-01 12:07

白手起家学习数据科学 ——梯度下降法之“背后的思想”(六)

换句话说，它表示某些最优化问题的解决方案。这个意思是我们需要解决一些最优化问题，尤其我们需要从头做起来解决他们，我们所使用的方法叫做梯度下降法(gradientdescent)。

健雄·2022-12-01 12:06

人工智能-机器学习-深度学习-概述

文章目录一：人工智能需要的基础和涉及内容二：数学基础（1）线性代数（2）概率论（3）数理统计（4）最优化方法（5）信息论三：机器学习（1）线性回归①：简述②：概述（2）朴素贝叶斯①：简述②：概述（3）逻辑回归

我擦我擦·2022-12-01 10:14

Kalman滤波一

卡尔曼滤波器：是一个最优化的递归数据处理算法，而并不是简单的滤波器，不要给滤波器这个词误导了啊！！直观理解卡尔曼滤波出现的原因：现实生活中有太多不确定的因素了，而不确定性主要体现在我

The_MMM·2022-12-01 08:08

【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》

笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数最优化方法权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss

changreal·2022-12-01 04:57

统计学习方法——第1章（个人笔记）

以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络上的；（2）以数据为研究对象，是数据驱动的学科；（3）目的是对数据进行预测与分析（4）以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测与分析；（5）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域的交叉学科

抽屉疯了·2022-11-30 20:53

统计学习方法——概述

统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的学科(3)统计学习的目的是对数据进行预测与分析;(4)统计学习以方法为中心，统计学习方法构建模型井应用模型进行预测与分析;(5)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域的交叉学科

全部都AC·2022-11-30 20:19

Datawhale-李宏毅深度学习Day3

梯度下降梯度下降是一个最优化算法，用来递归性地逼近最小偏差模型。

xyuuuyx·2022-11-30 19:31

迈过三重门——详解SVM及其Python实现

目录初识SVM第一重·线性硬间隔支持向量机第二重·线性软间隔支持向量机第三重·非线性支持向量机迈门利器·序列最小最优化算法迈门演示·Python源码参考文献初识SVM支持向量机（SupportVectorMachine

数清风·2022-11-30 15:45

机器学习 -- 《机器学习》(周志华) 第三章

第三章笔记注常用数学符号正交回归点距离线的距离是正交回归线性回归点垂直方向到线的距离将离散特征转为线性公式极大似然估计用途：估计概率分布的参数值方法：写出随机变量X的概率密度函数写出似然函数求出使得L(μ，σ^2)取到最大值的μ，σ概率密度函数最小二乘法基于方误差最小化来进行求解的方法凸集1凸函数时需要，最优化领域

小灰机大·2022-11-30 14:34

计算机控制技术课后答案付华,计算机控制技术

主要涉及计算机控制系统的组成、分析和设计方法，以计算机控制技术为核心，综合可编程控制技术、单片机技术、计算机网络技术，以生产过程的自动化及机电控制系统的最优化为研究重点，同时提供应用实例。

weixin_39608394·2022-11-30 10:31

利用Matlab工具箱求解线性规划

实验原理：线性规划是运筹学的一个重要的分支,它的应用十分广泛，不仅许多实际问题属于线性规划问题，而且运筹学的期货分支的一些问题也可以转化成线性规划问题，因此，线性规划的求解在最优化中占据重要的地位。

Krismilee_·2022-11-30 07:02

用OpenCV进行相机标定(张正友标定,有代码)

十四讲相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K畸变系数:径向畸变(k1,k2,k3),切向畸变(p1,p2)径向畸变公式切向畸变公式张正友标定方法能够提供一个比较好的初始解,用于后序的最优化

awhuter·2022-11-30 05:58

支持向量机原理与高斯核函数

支持向量机原理首先先从线性回归下手，下面是线性回归的代价函数，目的是求出最优化参数θ将函数经过这样的变化：最终得到支持向量机的代价函数：其中c类似于正则化参数而支持向量机的假设模型是这样的：支持向量机选择决策边界的原理是

xiaer___·2022-11-30 03:48

【回归预测-BP预测】基于灰狼算法优化BP神经网络实现数据预测（多输入多输出）含Matlab代码

1内容介绍针对目前PM2.5浓度测量成本高和测量过程繁杂等问题,建立了基于灰狼群智能最优化算法的神经网络预测模型.从非机理模型的角度,结合气象因素和空气污染物对上海市的PM2.5浓度进行预测,并使用平均影响值分析了影响

matlab科研助手·2022-11-30 01:08

2022优化理论与应用---SVM

支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。2、支持向量机的三大法宝-->间隔、对偶、核技巧2.1.1间隔（margin）训练集：分类学习最基

deeplearningcc·2022-11-29 21:35

机器学习之模型调参利器gridSearchCV（网格搜索）

gridSearchCV（网格搜索）的参数、方法及示例1.简介GridSearchCV存在的意义就是自动调参，只要把参数传递进去，就可以得出最优化的参数和结果，但这种方法适合于数据量比较小的情况下，当存在大量的数据时就很难得出结果

浪子私房菜·2022-11-29 20:56

Pytorch部署方案（一）：基于TensorRT（一个C++库）【最成熟&最优化】【①Pytorch-＞ONNX-＞TensorRT；②Pytorch-＞Caffe-＞TensorRT】

一、Pytorch转ONNX的意义一般来说转ONNX只是一个手段，在之后得到ONNX模型后还需要再将它做转换，比如转换到TensorRT上完成部署，或者有的人多加一步，从ONNX先转换到caffe，再从caffe到tensorRT。原因是Caffe对tensorRT更为友好，这里关于友好的定义后面会谈。因此在转ONNX工作开展之前，首先必须明确目标后端。ONNX只是一个格式，就和json一样。只要

u013250861·2022-11-29 15:25

软件工程经济学期末复习第五章

详细设计、编码、系统集成、测试、交付本章研究主要内容：生产过程的规模效应投入要素与产出关联变动的规律劳动生产率的提高生产函数是宏观经济学和微观经济学理论中的一个重要概念是研究系统规模变化对产出的影响和最优化经济效果的基础反映生产过程中投入要素与其可能生产的最大产量之间的依存关系的数学表达式

躺不平又卷不赢·2022-11-29 12:14

Rosenbrock函数

定义在数学最优化中，Rosenbrock函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数，由HowardHarryRosenbrock在1960年提出。

蓝净云·2022-11-29 08:36

梯度优化方法：BGD,SGD,mini_batch, Momentum，AdaGrad，RMSProp，Adam

（Momentum）2、NesterovAccelaratedGradient（NAG）3、Adagrad4、RMSprop5、Adaptivemomentumestimation（Adam）目标函数最优化

hellobigorange·2022-11-29 08:20

神经网络训练中的Epoch、Batch Size和迭代

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。梯度下降的迭代性质能使欠拟合的图示演化以获得对数据的最佳拟合。梯度下降中有一

默一鸣·2022-11-29 07:16

【头歌】梯度下降法

第1关：模型优化基础1、解决最优化问题的手段主要有哪些？

MQiyirs·2022-11-29 07:03

基于Gurobi的订单配送问题

当前大数据算法可分为两类，一类是以统计和机器学习为代表的算法，另一类是以数学规划和启发式算法为代表的最优化算法。

Z88888888JQ·2022-11-29 07:24

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