极值

m基于PSO粒子群优化算法的最优样本组合策略分析matlab仿真

然而，PSO算法的缺点在于：（1）对于有多个局部极值点的函数，容易陷入到局部极值点中，得不到正确的结果。造成这种现象的原因有两种，其一是由于待优化函数的性质；其二是由
我爱C编程·2022-12-15 16:31

冷链行业独角兽「链库」完成5000万元天使轮融资，打造国内唯一线上冷库交易平台

2022年12月1日，冷库行业独角兽——链库，完成5000万元人民币天使轮融资，深圳投控东海领投，湾兴创投、汇海零度跟投，极值资本担任本轮财务顾问，融资由微众银行提供数字化创投服务支持。
zhongqimeng·2022-12-15 14:24

OpenCV目标跟踪（三）-camshift算法

（1）meanshift算法meanshift算法是一种在一组数据的密度分布中寻找局部极值稳定的方法。
王大伟啊·2022-12-15 14:20

常用的聚类方法

其中层次聚类容易受到极值的影响，并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快，但是其分类指标要
SanLuoWenHao·2022-12-15 12:13

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

Policy Evaluation收敛性、炼丹与数学家

突然有同学提出观点：“badcase其实并不存在，因为一些算法已经理论证明了具有唯一极值点，再加上一些平滑技巧指导优化器，就必然可以收敛。”当听到这个观点时，我是一时语塞。
3A是个坏同志·2022-12-14 21:57

opencv学习笔记六--图像特征[harris+SIFT]+特征匹配

学习笔记六--图像特征[harris+SIFT]+特征匹配图像特征（SIFT-ScaleInvariantFeatureTransform）图像尺度空间多分辨率金字塔高斯差分金字塔（DOG）DoG空间极值检测关键点的精确定位消除边界响应特征点的主方向生成特征描述
Cloudy_to_sunny·2022-12-14 17:20

297个机器学习彩图知识点（3）

信息丢失2.提前停止训练优势3.提前停止训练4.热点对特征的影响5.特征向量6.弹性网络7.指数型线性单元8.编码有序类别特征9.集成学习方法10.迭代轮数11.错误类型12.解释平方和13.梯度爆炸14.极值
冷冻工厂·2022-12-14 06:54

opencv sift 的实现与原理

referenceopencvsift原理与原码分析wikipediaAIShackopencvsiftc一点补充关于插值：利用了Hessian矩阵中不定点的特性，如果DOG空间某点为极值点，那么该点的
stationinthemind·2022-12-12 23:52

python系列-逻辑回归算法（logistic回归）之梯度上升算法理解及python实现

2.实例：二次函数求极值问题二次函数如下：f(x)=-x^2+x，其函数图像如下：    学过导数都知道这个函数的导数为：f’=-2x+2，在x=1处存在极大值，极大值为0；    但是实际
森特吴·2022-12-12 01:37

基于Surf+GTM的图像配准和拼接算法matlab仿真

在数学中，Hessian矩阵是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵，即每一个像素点都可以求出一个2x2的Hessian矩阵，可计算出其行列式detH，可以利用行列式取值正负来判别该点是或不是极值
我爱C编程·2022-12-11 11:08

支持向量机

2.距离与数据的定义找出最近点到面的距离推导：数据定义：3.目标函数推导4.拉格朗日化简最终函数有约束条件，又要求极值问题，所以引入拉格朗日函数，简单来说拉格朗日就是让目标方程与一个参数方程联系，再有当前方程与参数方程联系
Saebomoh·2022-12-11 09:16

《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
fenneishi·2022-12-11 05:02

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

快速简单理解粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO)

解空间中的点速度是什么：解空间点的运动性质，和物理中的速度类似，是一个矢量，包括大小和方向，也就是找到下一个迭代点时的方向和距离当粒子具有这两个性质的时候，转为数学语言为：当前解的大小已知，判断是否为极值
算法小工具·2022-12-11 03:15

图说粒子群优化算法(PSO)附源码

粒子群算法被广泛用于求极值的问题。在鸟群觅食过程中，个
地球被支点撬走啦·2022-12-11 03:41

对数几率回归模型

不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。
臭小子222·2022-12-11 01:42

深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？

极端一：batch_size为全数据集(FullBatchLearning)：好处：1.由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。
crediks·2022-12-10 21:44

深度学习中的 Batch_Size的作用

如果数据集比较小，完全可以采用全数据集（FullBatchLearning）的形式，这样做至少有2个好处：其一，由全数据集确定的方向能够更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向。
Json_Nie·2022-12-10 21:43

Lévy State-Space Models for Tracking and Intent Predictionof Highly Maneuverable Objects

与传统的（完全）高斯公式相比，所提出的模型由重尾α稳定噪声驱动，因此更能捕捉极值/行为。这可以更好地表征状态的急剧变化，这可能是由突然和频繁的机动（例如快速转弯或突然加速）引起的。
UESTC_Chenlin·2022-12-10 18:16

Opencv图像特征点提取(

目录特征点分类1ORB①特征点检测②计算特征描述2SIFT1SIFT特征检测的步骤①.在DOG尺度空间中获取极值点，即关键点。
Yangy_Jiaojiao·2022-12-10 00:19

箱线图画法详解：颜色、标签、大小等

包含了统计学中的分位数、均值、极值等统计量，不仅能够分析不同类别数据的平均水平差异，还能揭示数据离散程度、异常值、分布差异等。
我爱北回归线·2022-12-09 10:16

SIFT特征点提取及描述论文算法详解

SIFT特征点提取及描述论文算法详解1.尺度空间极值检测(Scale-spaceextremadetection)1.1尺度空间和极值1.2DoG和LoG的关系1.3构建高斯尺度差分空间Tips2.极值点定位
图南i·2022-12-08 17:51

数字图像处理篇（8）SIFT描述子

目录一、引言二、SIFT算法的各个步骤1、尺度空间极值检测2、特征方向赋值三、代码运行一、引言上篇文章我们说到，Harris角点检测能够识别出图像中最有特点的点，使电脑实现一部分图像识别的能力。
计算机鬼才～·2022-12-08 17:49

神经网络梯度下降算法--BP算法

1.梯度更新公式：其中为步长又叫学习率，为梯度公式表明梯度沿着负梯度方向更新权重参数2.假设cost是关于权重w的一个光滑的凸函数目的：找到cost取最小值时对应的权重w可以转化为找极值点的问题即当=0
weixin_45752264·2022-12-08 12:53

梯度算法求步长的公式_LM（Levenberg-Marquarelt）算法

LM算法是一种迭代求函数极值的算法，理解该算法首先要明白牛顿法求极值与梯度法求极值，LM算法综合了这两种算法的特点。
简单心理·2022-12-08 07:13

非线性最小二乘--Levenberg-Marquadt

\frac{{\rmd}f}{{\rmd}x}\right|_{x=0}dxdf∣∣∣∣x=0得到极值点或者
wangqy3811457·2022-12-08 07:07

【梯度下降算法】——使用梯度下降算法解决一元和多元数学最值问题

接下来分析一下这道题，它是求最值问题，我们按照高中的思路，容易想到求导，然后让导数值为0，求得的x即为极值点，接着通过相关计算求出答案。
Giyn·2022-12-07 15:18

matlab图像噪点消除,基于噪点检测的中值滤波图像去噪方法

该方法通过自适应地改变滤波窗口的大小，局部检测并判断极值点是否为噪声点，有效地降低了非噪声点误判为噪声点的概率。实验结果表明，该方法能够更有效地去除图像中的噪声，并较好地保持图像细节和边缘。
weixin_40006963·2022-12-07 13:19

黑塞矩阵和雅克比矩阵

黑塞矩阵常用于牛顿法解决优化问题，利用黑塞矩阵可判定多元函数的极值问题。1、定义2、举例二、雅克比矩阵在向量微积分中，雅克比矩阵是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅克比行列式。
Goodness2020·2022-12-07 12:27

用 Python 实现粒子群算法

2、个体极值与全局最优解
程序IT圈·2022-12-06 21:03

粒子群算法和遗传算法求多元函数的最大值、最小值对比

粒子群算法的主要步骤为初始化、粒子速度和位置更新、通过比对极值更新几个过程。Pi表示个体极值位置更新(所有粒子自己
Mr. 邹·2022-12-06 14:25

python实现遗传算法求解函数极值问题

python实现遗传算法求解函数极值问题importrandomimportnumpyasnp#定义染色体类classchromosome:def__init__(self,chrom,decode,fitness
东子。·2022-12-06 14:48

python简易实现遗传算法求函数极值

基本思想遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)顾名思义是模仿生物的遗传学机理进行计算模拟最优解的过程。将生物种群特征与问题进行对应一个染色体代表问题的一个解（一个染色体含有多个基因）一个基因代表问题的一个决策变量多个个体构成一个种群，多组解构成解的种群。我们使问题解的种群不断的优胜劣汰，像自然界的自然选择一般，直到最后剩下一个获胜的最优解，便结束了问题的求解。算法流程1.初始化随机生成
豆沙粽子好吃嘛!·2022-12-06 14:45

Python遗传算法求解函数极值

注：由于编码选择二进制编码，所以只能在整数范围进行搜索，也就是说求解到的最优解一定是最优的整数解，如果选择一些映射方法可以将离散问题连续化，但这样就和进化算法本身无关了，所以本文只写了基本的遗传算法超参设置染色体长度：10种群：20进化次数：50代变异靶点：3变异方式：插入，交换，局部逆序变异概率：0.1交叉方式：PMX修订两点交叉importmatplotlib.pyplotaspltfromm
AlphaJun_zero·2022-12-06 14:42

销量预测模型案例实战

案例一：Excel操作方式来预测根据历史月度销量预测2021-09、10、11、12月的销量数据先看下散点图，大致浏览下是否存在极值（若有，则排除掉）以及两个变量之间是否存在关联趋势拟合注意事项：用Ex
溜溜笔记说·2022-12-06 11:18

四.用matlab生成想要的分布数据——Gumbel分布

原文链接如下Matlab中极值I型分布(Gumbel分布)的evcdf和evpdf及evinv函数_leo2351960的博客-CSDN博客_极值i型分布函数我是做结构可靠性分析的，日常中遇到的Gumbel
阳木QAQ·2022-12-06 01:22

【学习笔记-1】- 非线性规划的最优性一阶/二阶必要条件之例题（12道）

最优化理论与算法》第2版清华大学出版社&《线性代数》国立交通大学出版社主要内容：一、无约束非线性规划问题二、等式约束非线性规划问题三、不等式约束非线性规划问题四、12个例子一、无约束非线性规划问题1.1函数存在极值的一阶
阿尔法狒·2022-12-05 21:08

暴力拆解《Numerical Optimization》之信任域方法（下）——Dogleg（狗腿方法）

现在我们正式开始学习吧~：由于B是正定矩阵，那么，有前面几篇博客的介绍可知，在无约束条件下，模型函数的极值在点取到。那么，1.，那么，由上面的讨论可知。2.那么，当时，又该怎么办呢？
Fiona_ll·2022-12-05 21:03

人工智能数学基础：费马引理、罗尔定理、拉格朗日微分中值定理、柯西中值定理

老猿认为费马引理就是说明，对于某定义区间内的函数极值点，如果该函数在极值点可导，则函数在该极值点的导数为0。体现在几何上，就是在曲线的最高点或最低点处，其切线平行于x轴。如图3-
LaoYuanPython·2022-12-05 10:30

matlab神经网络43个案例PDF,matlab神经网络预测模型

神经网络30个案例分析的图书目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优
普通网友·2022-12-05 09:13

基于MSER的高速公路交通标志提取matlab仿真

基于连通区域的方法是自然场景文本检测中最为常见的方法,其中最大稳定极值区域(MaximallyStableExtremalRegions,MSER)算法和颜色聚类算法都有着广泛的应用。MSER=M
我爱C编程·2022-12-05 07:35

机器学习中的最优化思想

1、极值问题1.1、一元函数情况在高等数学甚至是初等数学中，我们就已经接触过函数的极值这类问题。
Derrick1997·2022-12-04 19:52

遗传算法（GA）详解

遗传算法（GA）详解遗传算法主要作用是求解最优解，例如求函数极值，或是飞机巡航问题中的最短巡航路线的求解等，其作用与模拟退火算法的作用较为相似。
生信小兔·2022-12-03 20:05

关于代理模型的一些理解

优化问题逐渐向复杂的高维、非线性、多极值的昂贵优化问题发展，这类问题的计算时间成本十分昂贵。比如：使用进化算法来搜索某实际问题最优解时，每一代进化都需要大量真实值适应度评估，这会大大消耗求解的时间。
来包番茄沙司·2022-12-03 19:26

西瓜书学习笔记 第6章 支持向量机

SMO的思路是每次优化一个参数而视其他不变，求该参数上的极值。在参数初始化后，不断执行“选取一对（这里的一对，是因为约
二三TP·2022-12-03 14:02

EEMD、EMD去噪原理

qq_43827877/84112011一．EEMD原理EEMD方法的本质是一种叠加高斯白噪声的多次经验模式分解，利用了高斯白噪声具有频率均匀分布的统计特性，通过每次加入同等幅值的不同白噪声来改变信号的极值点特性
飞翔的秋秋@·2022-12-03 13:15

拉格朗日乘数法讲解及案例

使用场景适用于求条件极值。即对函数求极值，而自变量要满足约束条件。使用方法例如：求f(x,y,z)的极值，要求f的自变量满足约束条件φ(x,y,z)。
我的身前一尺是我的世界·2022-12-02 22:55

【Learning Notes】Gumbel 分布及应用浅析

1.分布的形式化物理意义Gumbel分布是一种极值型分布。举例而言，假设每次测量心率值为一个随机变量（服从某种指数族分布，如正态分布），每天测量10次心率并取最大的一个心率值作为当天的心率测量值。
MoussaTintin·2022-12-02 22:22

边缘检测的原理

1.注：由上图最右侧的一阶导示意图可以看出找图像边缘就是找一阶导的极值（最大值或最小值）。2.可以通过图像梯度向量的模计算边缘的强度。3.如何在有噪声影响的前提下去寻找图像的边缘（一阶导极值点？）。
风尘仆·2022-12-02 19:06
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