最优化

最优化理论期末复习笔记 Part 2

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
hijackedbycsdn·2024-01-04 23:21

9-11月学习小结

通过学习，我了解到学校心理学的基本定义、发展历史和现状、研究方法，以及相关学科的区别和联系等；教育教学最优化理论、国内外教育教学最优化的进程，以及教育教学最优化探索新背景下引发的体验式团体教育模式。
宋艳云学校心理学·2024-01-04 20:40

最优化理论期末复习笔记 Part 1

数学基础线性代数从行的角度从列的角度行列式的几何解释向量范数和矩阵范数向量范数矩阵范数的更强的性质的意义几种向量范数诱导的矩阵范数1范数诱导的矩阵范数无穷范数诱导的矩阵范数2范数诱导的矩阵范数各种范数之间的等价性向量与矩阵序列的收敛性函数的可微性与展开一维优化问题牛顿莱布尼茨公式对多维的拓展Lipschitz连续中值定理凸优化问题凸函数的判断f在D一阶可微正定矩阵f在D二阶可微无约束问题的最优性条
hijackedbycsdn·2024-01-04 09:42

【自动驾驶中的SLAM技术】第2讲：基础数学知识回顾

四元数的李代数与旋转向量间的转换2.4SO(3)+t上的运动学2.5线速度与加速度2.6扰动模型2.7关于左扰动和右扰动的选择2.7.1第一种形式2.7.2第二种形式2.8运动学示例：圆周运动3滤波器与最优化理论
兔子不吃草～·2024-01-03 20:22

无监督学习-聚类算法(k-means)

无监督学习-聚类算法1、聚类介绍1.1、聚类作用知识发现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）生成模型（本质上是一组参数、
阿龙的代码在报错·2024-01-03 12:46

【最优化】从图形理解单纯形法——不用单纯形表来解线性规划问题 / 单纯形表的本质与直觉

66ccff单纯形法是解线性规划问题（LP）的最经典方法，很多人都了解单纯形法是用单纯形表来进行求解的，但是不了解背后的原理。这篇博文介绍单纯型表的直觉。需要的前置知识你需要了解：单纯形法实际上是在“爬山”，从任意一个边界点开始，每次沿着边界走，直到目标值无法继续上升。线性规划由于线性性质，问题对应的单纯形上的边界关于函数值的变化都是单调的。可以引入松弛变量将不等式约束转化为等式，以及所有变量>=
x66ccff·2024-01-01 17:44

FPGA时序分析与约束（0）——目录与传送门

我们在设计FPGA的时候往往是进行多方面性能的权衡来实现设计的最优化，在可实现的情况下，我们一般会期望处理速率越快越好，但是与理论不
apple_ttt·2024-01-01 13:23

IDP成长日志-沟通管理复盘

说话不单单是说话，而是要好好说话，这个模块的学习很系统地将我代入不同的情景模式中，让我感受到如何让沟通的效率效率最优化，从而进一步体验高效办事的生活。
亦木_48d9·2024-01-01 07:41

【最优化方法】凸优化基本概念

文章目录凸优化（ConvexOptimization）凸集（ConvexSet）凸集合的运算（OperationsonConvexSets）凸函数（ConvexFunction）凸优化问题（ConvexOptimizationProblem）凸优化（ConvexOptimization）凸优化问题具有许多重要的性质，使得其在理论和实践中都得到广泛应用。这些性质包括全局最优解的存在性、局部最优解即为
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】凸二次优化

文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵（Hessianmatrix）判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集，f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微，则（1）fff是SSS上的凸函数，当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2
撕得失败的标签·2024-01-01 06:17

【最优化方法】矩阵的二次型

文章目录矩阵二次型的定义正定性、负定性、半定性和不定性示例矩阵二次型的定义矩阵的二次型是一个与矩阵和向量相关的二次多项式。对于一个实数域上的二次型，给定一个n×nn×nn×n的对称矩阵AAA和一个列向量xxx（xxx是一个n×1n×1n×1的列向量），其二次型定义为：Q(x)=xTAxQ(x)=x^TAxQ(x)=xTAx这个二次型表示可以更详细地展开为：Q(x)=∑i=1n∑j=1naijxiy
撕得失败的标签·2024-01-01 06:15

地面搜索matlab算法,论文地面搜索的优化模型.doc-资源下载在线文库www.lddoc.cn

米每小时，步话机的通讯半径为1000米，20人一组只拥有一部的卫星电话，对地面搜索路线的深入讨论研究，如果从数学模型来考虑，如何设计路线才能保证所耗时间最少，同时确保搜索的面积没有漏洞，以达到搜索方式的最优化
且听且说吧·2024-01-01 02:02

2021-09-19 第一篇博客 动态规划1

最大食物链计数(拓扑排序)洛谷P1048采药(0-1背包)洛谷P1616疯狂地采药(完全背包)洛谷P1802五倍经验日(变异的0-1背包)洛谷P1002过河卒(像青蛙跳台阶)动态规划概述关键词:状态转移方程全局最优化无后效性背包问题线性
Asp.TATA·2023-12-31 20:07

最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型

我们在博文《最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型》中讨论的逻辑回归模型（如下图(b)所示）与神经元十分相似，由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石·2023-12-31 13:58

智能时代的智慧老师

在未来人机协作的时代最有效的学习方法有：主动向机器学习，拜机器为师，从人工智能的计算结果中吸取有助于改进人类思维方式的模型、思路和和逻辑；互动式的在线学习将越来越重要，在线学习的优势是不限时间、不限地点，且可以最优化教育资源
汪巨茂·2023-12-31 00:14

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑分类模型

逻辑回归模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。例1某银行的贷款用户数据如下表：欠款（元）收入（元）是否逾期17000800Yes220002500No350003000Yes440004000No520003800No显然，客户是否逾期（记为yyy）与其欠款额（记为x1x_1x1）和收入（记为x2x_2x2）相关。如果将客户逾期还款记为1，未逾期记为0，我们希望根据表中数据建立R2→{0,1}\
戌崂石·2023-12-30 16:08

h265和h264视频编码方式区别

新技术使用先进的技术用以改善码流、编码质量、延时和算法复杂度之间的关系，达到最优化设置。2、储存空间与画质同样的画质和同样的码率，H.265比H2.64占用的存储空间要少理论50%。
天马行空爱做梦·2023-12-30 09:56

摘抄

但教师是支配课堂教学的权威,当学生的回答符合数师的要求时,教师立即肯定和表扬,而当学生的回答不符合教师的要求时,教师就迫不及待地否定，其他学生根本没有机会发表自己的想法,学生的不同估算方法也因教师过早地追求最优化而被否定
大雁南飞·2023-12-30 09:35

pytorch 动态调整学习率，学习率自动下降，根据loss下降

我们都知道几乎所有的神经网络采取的是梯度下降法来对模型进行最优化，其中标准的权重更新公式：W+=α∗gradientW+=\alpha*\text{gradient}W+=α∗gradient学习率α\
呆呆象呆呆·2023-12-30 06:07

最优化共轭梯度法matlab代码实现

FR共轭梯度法实际上是利用梯度和上一次的搜索方向来构造本次搜索方向：dk=-gk+βk-1dk-1即：用上一次的搜索方向修正最速下降法的负梯度方向，不仅避免了锯齿现象，与牛顿法相比也节约了计算量。运用共轭，线性无关的同时，也适应大条件数。共轭梯度法克服了最速下降法收敛慢，只需要利用一阶导数信息，避免了牛顿法存储和计算hesse矩阵的空间对大型线性或非线性方程组都非常有效共轭首先，什么是共轭设d1,
deer(écho)·2023-12-30 03:03

模拟退火算法Python编程（2）约束条件的处理

1、最优化与线性规划最优化问题的三要素是决策变量、目标函数和约束条件。
youcans·2023-12-29 19:46

分支限界法求解01背包(优先队列)【java】

因为限界函数常常是基于向题的目标函数而确定的，所以，分支限界法适用于求解最优化问题。本次实验利用分支限界法解决0-1背包问题。算法核心思想
小俱的一步步·2023-12-29 18:21

最优化方法Python计算：无约束优化应用——逻辑回归模型

S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1)，称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微，性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo
戌崂石·2023-12-29 12:43

机器学习中常用的矩阵公式

模型学习的过程是求使得loss函数L(f(x),y)最小的参数，这是一个优化问题，一般采用和梯度相关的最优化方法，如梯度下降。一、矩阵迹的定义矩阵的迹：就是矩阵的主对角线上所有元素的和。
ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:38

算法中的最优化方法与实现（第4课 二次型规划的有效集法）

一、学习目标1.学习有效集法如何求解二次型规划问题二、问题描述三、算法思想1.在每次迭代中，我们都以已知的可行点为起点，把在该点起作用约束作为等式约束，在此约束下极小化目标函数f（x），其余的约束暂且不管，求得比较好的可行点后，再重复以上做法。2.原理推导：（1）对每一步迭代中，定义好现今的问题：（2）修改输入x和f（x）函数，原问题也发生变化：（3）确定下一个可行点的条件：（4）如果不是可行点，
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现 (第5 6课 无约束的非线性规划)

一、学习目标1.了解非线性问题的标准形式和各种求解方法2.学习牛顿法和拟牛顿法3.学习方向测定-线性最小方法4.学习各种搜索法二、非线性问题1.非线性问题的规范式相比于前两种问题，会显得十分简单：需要注意：这节课先讨论没有约束条件的非线性问题，这样能保证我们在使用后续算法进行自由的搜索。2.求解算法分三类：第一类是以牛顿法为主体的方法；第二类是通过方向测定和线性优化的方法进行优化；第三类是不进行求
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法和实现 (第7课 有约束的非线性规划)

一、学习目标根据约束条件的类型，将问题分为4类：线性等式、非线性等式、线性不等式、非线性不等式。学习对于不同的问题，使用不同的方法进行求解。统一的思想都是消解法，即消去约束条件，将有约束的问题转化为无约束的问题，再进行求解。注意：我们说的非线性规划，说的是目标函数是非线性的，而上面讲的线性和非线性，指的是约束函数。二、线性等式约束的非线性规划对于等式约束，我们可以通过映射法将约束条件约去。原理就是
komjay·2023-12-29 09:44

算法中的最优化方法与实现（第3课 二次型规划）

一、学习目标1.了解二次型问题的内容2.了解改进单纯形法解决二次型问题的过程二、二次型问题1.与线性问题相同，二次型问题的描述形式也有两类（type1：一般形式，type2：标准形式）：其中H矩阵是二次项的参数矩阵，该项会直接导致整个模型是否存在最优解的问题。下面展示几个特殊二次项的图像：下面左图存在多个极值点，右图则不存在最优值：2.关于将一般形式转化为标准形式，其方式与线性问题一样：三、改进单
komjay·2023-12-29 09:14

【贪心算法】找零钱

贪心算法：贪心算法（GreedyAlogorithm）又叫登山算法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但是适用范围有限的策略。
Krien666·2023-12-29 08:04

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。所谓测试指的是用另一组带有标签的数据数据集(xi⊤,yi),i=1,2,⋯ ,m(\boldsymbol{x}^\top_i,y_i),i=1,2,\cdots,m(xi⊤,yi),i=1,2,⋯,m，用训练所得的最优模式w0\boldsymbol{w}_0w0，得预测值yi′y'_iyi′，i=1,2,⋯ 
戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：信赖域算法

作为求解目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)无约束优化问题的策略之一的信赖域方法，与前讨论的线性搜索策略略有不同。线性搜索策略是在当前点xk\boldsymbol{x}_kxk处先确定搜索方向dk\boldsymbol{d}_kdk，再确定在该方向上的搜索步长αk\alpha_kαk。以此计算下一步搜索点xk+1=xk+αkdk.\boldsymbol{x}_{k+1}=\b
戌崂石·2023-12-29 05:55

最优化方法Python计算：BFGS算法

按秩1法（详见博文《最优化方法Python计算：秩1拟牛顿法》）计算的修正矩阵Qk+1=Qk+Ek\boldsymbol{Q}_{k+1}=\boldsymbol{Q}_k+\boldsymbol{E}
戌崂石·2023-12-29 05:25

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯
戌崂石·2023-12-29 05:53

算法导论复习（七） 动态规划

动态规划一般用来求解最优化问题设计一个动态规划算法一般有以下四步：描述一个最优解的结构特征。递归地定义最优解的值。计算最优解的值，通常采用自底向上的方法。利用计算出的信息构造出一个最优解。
wniuniu_·2023-12-29 04:15

分享经济七大影响！未来发展新趋势！

分享经济是信息革命发展到一定阶段后出现的新型经济形态，是连接供需的最优化资源配置方式，是适应信息社会发展的新理念。
048e2b5a84e4·2023-12-29 01:10

动态规划（一）什么是动态规划？

官方的解释是：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。
庄园特聘拆椅狂魔·2023-12-29 00:42

小组合作

课堂还坚守两个的原则，第一个原则就是保证合作的效果最优化第二个原则需要做到帮扶的效果
空杯202108·2023-12-28 23:43

贪心算法的运用

贪心算法（GreedyAlgorithm）是一种常用的算法思想，通常用来解决最优化问题。可以使用贪心算法来解决一些问题，例如找零钱、任务调度等。
贪心的猫·2023-12-28 13:56

2023年12月16日~12月22日（自适应反馈机制下基于卷积神经网络的高清晰反射波反演算法：CNN-RWI）

AdaptiveFeedbackConvolutional-Neural-Network-BasedHigh-ResolutionReflection-WaveformInversion全波形反演（FWI）是一种非线性拟合观测地震记录从而获得高清晰速度模型的最优化算法
摘星星的屋顶·2023-12-27 09:38

公共部门教育培训与开发的作用分析

教育培训与开发是公共部门人力资源管理服务与公共部门战略的重要职能，通常需要与其他职能模板形成协同效应，以实现培训效果的最优化。
够钟x·2023-12-26 21:07

Lingo 12软件安装教程（仅供学习！）

Lingo是一套由美国Lindo系统公司开发的专门用于求解最优化问题的软件包，提供强大的语言和快速的求解引擎来阐述和求解最佳化模型。
逸无无争·2023-12-26 12:58

人工智能_机器学习073_SVM支持向量机_人脸识别模型建模_预测可视化_网格搜索交叉验证最优化参数对比---人工智能工作笔记0113

接着上一节来说,可以看到我们已经找到了合适的参数,然后我们可以看一下这里gc.best_params_就可以打印出最合适的参数然后我们把最合适串按说填入到代码中,然后进行计算,看看得分可以看到得分,训练数据是1.0然后测试数据得分是0.7857...对吧
脑瓜凉·2023-12-26 11:50

未雨绸缪：天津高考志愿填报及高一选科（二）

合格性考试，作为毕业依据选科的方向：让学生兴趣、高考分数、就业方向达到最优化。
花草姐姐·2023-12-25 13:43

如何在Java中实现多条件排序

在实际工作中，我们常常需要根据多个条件对数据进行排序，以达到最优化的效果。以下文章将使用Comparator接口来实现在多个条件下的排序。
加辣椒了吗?·2023-12-25 11:40

算法竞赛备赛进阶之树形DP训练

在树形DP中，通常会使用动态规划的思想来求解最优化问题。其核心在于通过不断地分解问题和优化子问题来解决原问题，以达到提高效率的目的。
Williamtym·2023-12-25 08:09

算法最优化 - 最速下降法

Question：什么是最速下降法？最速下降法的步骤是什么？最速下降法是不是一定能最快搜索到最优解？如果是，请阐述原因；如果不是，请说明什么情况下不能，可以采用什么方法最高效，为什么？（可以用图解和论述回答问题）Answer：最速下降法（SteepestDescentMethod）是一种优化算法，用于找到多变量函数的局部最小值。这种方法使用函数的梯度（gradient）来指导搜索方向，即在当前点的
UCAS_sqs·2023-12-24 23:32

工业机器视觉的应用及发展

工业机器视觉收集的各种生产数据是智能化生产的基础，这些数据通过工业以太网等传至工业服务器，由MES/DCS软件系统进行数据处理分析，并与企业资源管理软件（如ERP）联动，提供最优化的生产方案或者定制化生产
双翌视觉·2023-12-24 20:35

1900页数学基础：面向CS的线性代数、拓扑、微积分和最优化

机器之心编辑部学习计算机科学总共需要多少数学基础？大概1900页吧。宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授JeanGallier的开源书籍《Algebra,Topology,DifferentialCalculus,andOptimizationTheoryForComputerScienceandEngineering》用一本书的容量解决了所有问题。这本书涵盖了计算机科学所需的线性代数、微分和最优
Kantgo童鞋·2023-12-24 18:53

算法中的最优化方法课程复习

算法中的最优化方法课程复习单模函数、拟凸函数、凸函数证明证明一个线性函数与一个凸函数的和也是凸的梯度线性规划标准形式以及如何标准化标准形式常见标准化方法线性化技巧单纯形法二次规划无约束优化Nelder-Mead
Kilig*·2023-12-24 06:53

【数据结构】动态规划（Dynamic Programming）

一.动态规划（DP）的定义：求解决策过程（decisionprocess）最优化的数学方法。将多阶段决策过程转化为一系列单阶段问题，利用各阶段之间的关系，逐个求解。
Hsianus·2023-12-24 02:29
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