最优解第53页

Python实现ABC人工蜂群优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

ArtificialBeeColony,ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法，其直观背景来源于蜂群的采蜜行为，蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动，并实现蜂群信息的共享和交流，从而找到问题的最优解

胖哥真不错·2022-11-14 15:55

智能优化算法：分类、特点和未来

从图上可以看出，除了位于右下角的全局最优解(421;421)外，Schwefel函数还存在大量局部最优解。图中给出了三组局部最优解的实例，分别

我在开水团做运筹·2022-11-14 11:31

梯度下降（机器学习）

第一步：生活中的例子水受重力影响，会在当前位置，沿着最陡峭的方向流动，有时会形成瀑布（梯度下降）；遇到坑洼地区，有可能形成湖泊而终止下山过程（得到局部最优解而非全局最优解）。

唯见江心秋月白、·2022-11-14 11:54

线性回归-梯度下降法

梯度下降法是求解目标函数最优解的一个比较通用的方法。梯度：在微积分里面，对多元函数的参数求∂偏导数，把求得的各个参数的偏导数以向量的形式写出来，就是梯度。

星星点灯er·2022-11-14 09:05

prompt learning受控文本生成作诗

数据量较少，比如10-16个样本2.fintune后接后置任务模型层，参数比较多可以把这个问题看成是矩阵求解时候的，函数参数比较多、但是方程等式较少，这样求解方程组会导致方程组的解有很多种，那如何选出符合业务最优解就是个难题

远洋之帆·2022-11-14 09:41

2022-11-13

这个对并不意味着它一定是最优解，相反，只要它是我内心真正想做的事情就足够了。-大概整理下

小小树洞记录路程·2022-11-13 21:22

《机器学习概论》习题答案

[正确]决策树ID3算法找到的是假设空间的局部最优解。[正确]为了避免评估的偏差(bias)，训练集和测试集应该相互独立。[正确]高斯混合模型中各个分布是独立同分布

荆楚闲人·2022-11-13 11:31

周志华《机器学习》笔记（三）——第3章线性模型

1、线性回归求解方法：用最小二乘法使均方误差最小化，可以求出最优解。2、逻辑回归（对数几率回归）线性模型外面套上一层Sigmoid函数，就可以解决二分类问题。求解方法与线性回归一样，用最小二乘

不会写代码的牛马·2022-11-13 00:00

优化算法系列-遗传算法（1）——基本理论枯燥版本

1.历史背景（不感兴趣可以跳过）遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

weixin_30853329·2022-11-10 23:18

【数模/启发式算法】模拟退火算法

文章目录简介符号说明核心思想流程图文章使用到的测试函数基本原理自变量变化控制概率接受非最优取值模拟退火算法代码简介模拟退火算法（SimulateAnnealArithmetic，SAA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解

智子、·2022-11-10 23:17

遗传算法入门

简单来说，它是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。如果你想了解遗传算法相关的知识，可以学习实验楼上的教程：【Python实现遗传算法求解n-queens问题】，该实验分两节：第一节介绍遗

javastart·2022-11-10 23:45

伺服控制系统常用参数寻优算法

4.机器学习中，求代价函数在约束条件下的最优解问题。其上四个问题，均是参数寻优问题。问题1中，小明可以通过试

hudawang_li·2022-11-10 23:44

cs231n-Lecture6

CS231N–神经网络训练（下）一、精细优化1.SGD的优化问题(1)不同维度梯度问题比如在趋近最优解的维度，梯度下降的慢，而在垂直方式梯度下降的快，梯度下降的和方向在偏离正确方向太远，这样优化过程中逼近最优解速度慢

sun1398·2022-11-10 10:36

bp网络和卷积神经网络,bp神经网络

与传统bp神经网络相比，极限学习机有哪些优点极限学习机（ELM）算法，随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需设置隐含层神经元的个数，便可获得唯一的最优解，与传统的

普通网友·2022-11-10 10:03

智能优化算法：孔雀优化算法-附代码

1.孔雀优化算法POA通过雄孔雀求偶、雌孔雀自适应接近雄孔雀、幼孔雀自适应搜索食物源和雄孔雀交互４种寻优机制完成迭代更新，以逐渐逼近问题最优解．过程中，所有孔雀根据其适应度值的排序进行角色分配

智能算法研学社（Jack旭）·2022-11-10 07:21

代价函数、目标函数、损失函数

1、深度学习1.1定义介绍代价函数就是用于找到最优解的目的函数，这也是代价函数的作用。损失函数（LossFunction）是定义在单个样本上的，算的是一个观测历元的误差。

My.科研小菜鸡·2022-11-09 17:47

专访DataTrust：解决隐私计算工程化之殇，为企业数据安全流通提供解决方案

隐私计算通过实现“数据可用不可见”，为数据要素安全流通提供技术最优解。随着市场需求增加、政策持续牵引，隐私计算迎来爆发态势，相关统计表明未来可触达千亿级的市场规模。

RPA中国·2022-11-09 15:34

机器学习笔记（一）

特征工程一、特征归一化线性函数归一化零均值归一化意义：未归一化的数据在梯度下降中需要较多的迭代才能找到最优解。

Jonathan周靖淳·2022-11-09 14:40

粒子群优化算法（PSO）python实践

粒子群优化算法（PSO,ParticleSwarmOptimization），属于启发式算法中的一种，常用于多目标优化，寻找全局最优解，具有收敛

MSTIFIY·2022-11-09 12:10

【洛谷】P1433 吃奶酪（dfs深搜、剪枝）

题目：https://www.luogu.org/problem/P1433标签：深度优先搜索、剪枝【题解】直接用深搜会超时，因为题目是求最小距离，所以可以采用最优性剪枝的方法，遇到不是最优解的时候直接结束搜索

Samven_7·2022-11-09 04:28

神经网络入门书籍推荐,神经网络相关书籍

理论方面用:王小平西安交大出版社(本人从十本相关书籍中选的一本)软件实现用:雷英杰西安电子科技大学出版社遗传算法是模仿DNA进化的过程,通过选择,交叉,变异的方法的搜索全局最优解的一种算法,根据你制定的适应度函数

普通网友·2022-11-08 09:04

【工程训练/水中机器人】水下管道智能巡检【视觉部分】总结

提示：下文中所提出的实现方法不一定是最优解，如果有其他更好的建议和想法，我衷心欢迎大家与我交流，一起学习进步！一、规则

MSTIFIY·2022-11-07 21:11

Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战

1.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法，是一种搜索全局最优解的有效方法。

胖哥真不错·2022-11-07 15:14

Python实现HBA混合蝙蝠智能算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

1.项目背景蝙蝠算法是2010年杨教授基于群体智能提出的启发式搜索算法，是一种搜索全局最优解的有效方法。

胖哥真不错·2022-11-07 15:13

Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机回归模型(SVR算法)项目实战

1.项目背景改进的麻雀搜索优化算法针对麻雀搜索算法(SSA)在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法(ISSA)。

胖哥真不错·2022-11-07 15:43

Python实现ISSA融合反向学习与Levy飞行策略的改进麻雀优化算法优化支持向量机分类模型(SVC算法)项目实战

1.项目背景改进的麻雀搜索优化算法针对麻雀搜索算法(SSA)在求解目标函数最优解时，种群多样性不丰富，易陷于局部最优和多维函数求解精度差等问题，提出改进的麻雀搜索算法(ISSA)。

胖哥真不错·2022-11-07 15:42

多目标水母搜索（MOJS）算法（Matlab实现）

将Lévy飞行、精英人口、固定大小档案、混沌地图和基于冲日的跳跃方法集成到MOJS中，以获得帕累托最优解。这些技术用于定义海蜇在洋流中的运动

研学社·2022-11-06 14:50

非线性最优化问题求解器Ipopt介绍

可以求解如下形式的最优化问题的(局部)最优解。

小作坊钳工·2022-11-04 13:01

AI要学计算机原理吗,人工智能开发需要的数学基础——为什么AI工程师那么贵...

最优化理论：如何找到最优解？信息论：如何定量度量不确定性？形式逻辑：如

穿时念·2022-11-04 13:24

连续Hopfield神经网络的优化旅行商问题

解决组合优化问题是神经网络应用的重要方面，在实际应用中将优化问题的目标函数转换为连续Hopfield神经网络的能量函数，优化变量对应于网络中神经元的状态，当神经元状态趋于平衡点时，网络的能量函数趋于最小，最终达到稳定状态，问题的最优解也随之求出

数学建模加油站·2022-11-04 11:08

算法学习：1-1 贪心算法

所谓贪心算法，就是每次操作保证都是局部最优解，以至于最终的结果是全局最优解。455.分发饼干使用贪心算法，关键在于找到贪心策略，即每一步操作都是局部最优解。

High0.0·2022-11-03 18:52

多目标蚂蚁狮子优化算法（MOALO）（Matlab代码实现）

首先使用存储库来存储到目前为止获得的非主导帕累托最优解。然后使用轮盘机制从该存储库中选择解决方案，该机制基于解决方案作为蚁狮的覆盖范围，以引导蚂蚁进入多目标搜索空间的有前途的区域。2运行

研学社·2022-11-03 18:06

机器学习——线性回归模型

分别对和求导，得到，，然后令它们等于零可得到和最优解的闭式解，，其中为的均值。更一般的情形是在数据集中样本由个属性描述。此时我们试图学得，这称为“多元线性回归”。

Eureka丶·2022-11-03 13:27

深度学习入门（十一）权重衰减

深度学习入门（十一）权重衰减前言权重衰退使用均方范数作为硬性限制（不常用）使用均方范数作为柔性限制演示对最优解的影响参数更新法则总结代码演示(从零实现)1初始化模型参数2定义L2范数惩罚3定义训练代码实现

澪mio·2022-11-02 15:37

贪心算法——C语言

_32400847/article/details/51336300贪心/贪婪算法的主要思想就是局部最优——>全局最优，这并不是一个比较难理解的概念，然后我经过相关的题目案例发现难点在于求得每一个局部最优解的算法

GO!!!·2022-11-02 00:52

机器学习入门（三）多元线性回归

3.1前提回顾3.2假设函数3.3代价函数3.4梯度下降3.4.1多元线性回归梯度下降算法3.4.2多元线性回归梯度下降算法的问题3.5多项式回归3.5.1问题背景及尺度归一化3.5.2正则方程求参数最优解

Courage2022·2022-11-01 17:27

无约束优化方法

无约束优化方法1.简介无约束问题是指只有优化目标，而不存在约束条件的问题，用数学模型可表示为2.无约束优化方法无约束优化方法是通常是由给定的初始点出发，按一定的规则不断向最优解趋近，根据不同的趋近思想/

_2312·2022-10-31 18:45

非线性规划（凸规划，无约束最优化方法，约束最优化方法）

非线性规划非线性规划的最优解可能在可行域的任何地方取得。一元函数：二阶导数>=0,曲线凹，即下凸。

-Yii·2022-10-31 18:10

CVPR 2019 | 驭势联合新加坡国立大学推出东风网络：如何找到速度-精度的最优解？...

给定目标硬件，如何确定最优的速度-精度折衷边界？换言之：给定推断延时的限制，模型能达到的最高精度是多少？给定精度要求，模型所需的最短延时是多少？为此，驭势科技AI研究院联合新加坡国立大学提出了偏序关系剪枝（PartialOrderPruning）方法，直接考虑模型在目标硬件上的延时，利用偏序关系假设对搜索空间进行剪枝，平衡模型的宽度与深度，以提高速度-精度折衷的边界。应用该方法所得的东风（DF）骨

UISEE 2031·2022-10-31 03:58

首发 | 驭势科技推出“东风网络”：如何找到速度-精度的最优解？| 技术头条...

点击上方↑↑↑蓝字关注我们~「2019Python开发者日」全日程揭晓，请扫码咨询↑↑↑作者|驭势科技给定目标硬件，如何确定最优的速度-精度折衷边界？换言之：给定推断延时的限制，模型能达到的最高精度是多少？给定精度要求，模型所需的最短延时是多少？为此，驭势科技AI研究院联合新加坡国立大学在CVPR2019的一篇论文中提出了偏序关系剪枝（PartialOrderPruning）方法，直接考虑模型在目

AI科技大本营·2022-10-31 03:28

机器学习期末考试多选题

A.解的不稳定性B.参数难以确定C.难以保证最优解D.能量函数存在大量局部极大值2.下列Python数据类型中，可变数据类型是（AC）。

kylinmin·2022-10-30 18:44

家门Jm·2022-10-30 17:05

pytorch学习（六）——优化器

4.1自定义学习率更新4.2常数衰减4.3分段衰减4.4指数衰减4.5循环学习率1.优化器概述深度学习的目标是通过不断改变网络参数，使得参数能够对输入做各种非线性变换拟合输出，本质上就是一个函数去寻找最优解

Suppose-dilemma·2022-10-30 17:01

遗传算法优化神经网络实现数据预测

传统的优化算法一般都是基于梯度信息,但一般这种方法都是用在约束条件和目标函数可以求导的时候,而且容易陷入局部最优解的循环。但进化算法与之不同，其中最

AI科技大本营·2022-10-30 17:29

启发式优化算法

部分受自然启发的算法介绍1.1各种算法介绍先强调缺点（１）启发式优化算法寻优过程中依然会陷入局部最优解，导致搜索精度降低；（2）启发式优化算法无法有效地处理约束条件，可能会导致最终解为不可行解；（３）启发式优化算法在高维场景下其性能受到严重影响

CBLXXX·2022-10-30 17:57

一种多尺度协同变异的粒子群优化算法（Python代码实现）

2概述为了改善粒子群算法易早熟收敛、精度低等缺点,提出一种多尺度协同变异的粒子群优化算法,并证明了该算法以概率1收敛到全局最优解.算法采用多尺度高斯变异机制实现局部解逃逸.在算法初期阶段,利用大尺度变

研学社·2022-10-30 17:27

算法学习 | 贪心算法~通过局部最优的选择来得到整体最优解

OJ题选择排序编辑平衡字符串买卖股票的最佳时机II跳跃游戏最多可以参加的会议数目贪心算法·贪心算法是指在对问题求解时总是做出在当时来看是最好的选择，也就是不考虑整体的最优，他所做的是在某种意义上的局部最优解

Li_yizYa·2022-10-29 17:54

matlab资产组合最优配置,[转载]资产组合有效前沿的解和最优解（MATLAB语言）

基础理论：在资产组合理论中，核心思想是资产分散化配置，用以来防范个体风险，因此存在一个最优解的问题。

设计师柠檬·2022-10-29 12:17

svm中拉格朗日对偶问题的推导

原始问题：应用拉格朗日对偶性，求解最优解，对偶问题比较容易求解，可以引入核函数，推广到非线性问题。

qq_906638174·2022-10-27 09:44

拉格朗日对偶详解

拉格朗日对偶有以下几个良好的特点：无论原问题是否为凸问题，对偶问题都是凸优化问题对偶问题至少给出了原问题最优解的下界在满足一定条件的时候，对偶问题与原问题的解完全等价对偶问题通常更容易求解基于这样的特点

左痕生·2022-10-27 09:43

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