Jensen不等式

数值分析公式大赏（下）

正定性：∣∣x∣∣≥0||x||≥0∣∣x∣∣≥0，只有x为零向量时||x||=0齐次性：∀k∈R，∣∣kx∣∣=∣k∣⋅∣∣x∣∣||kx||=|k|·||x||∣∣kx∣∣=∣k∣⋅∣∣x∣∣三角不等式
Barry Wu·2022-12-18 14:35

单纯型法的python实现

我们以该题为例，来讲解单纯型法及其python实现：0.第一步：用矩阵的方式把上述等式，不等式的系数表示出来importnumpyasnpc=np.array([-2,-3])#minz=-2x1-3x2b
m_sock·2022-12-18 10:02

python最优化算法实战---线性规划之单纯形法

,模型的标准形式需要满足一下几个条件:(1)目标函数求最大值(2)约束条件为等式约束(3)约束条件右边的常数项大于或等于0(4)所有变量大于或等于0对于非标准形式的模型，约束方程可以通过引入松弛变量使不等式约束转换为等式约束
如果大雪封门·2022-12-18 10:01

运筹学 | 线性规划求解算法 | 单纯形法的python实现

存在由线性等式和不等式构成的多面体P={X∈Rn∣∑j=1nPjxj=b,X≥0}P=\{X\inR^n|\sum_{j=1}^nP_jx_j=\boldsymbolb,X\geq\boldsymbol0
yoaiko·2022-12-18 10:01

搜索与图论 ---- Bellmen-ford 算法求最短路 及 路径输出

Bellmen-ford算法进行n-1次循环，每次循环，枚举每条边，看是否可以更新当前的边（三角不等式）dist[a]=min(dist[a],dist[b]+t)等同于dist[a]backup[a]
在人间负债^·2022-12-16 11:11

【图论】—— Bellman-Ford算法和SPFA算法

给定一张有向图，若对于图中的某一条边，有成立，则称该边满足三角形不等式。如果所有边都满足三角形不等式，则数组就是所求的最短路。
玄澈_·2022-12-16 11:09

机器学习理论导引_第1章：预备知识_1.2

1.2重要不等式1.2.1Jensen不等式对于任意凸函数，有下式成立·Proof：·应用及意义：-将直接取为简单的凸函数或凹函数，可得到许多不等式.
我好想吃烤地瓜·2022-12-15 02:07

数学规划模型

%%Matlab求解线性规划%[xfval]=linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)%c是目标函数的系数向量，A是不等式约束Ax<=b
Epiphany✿·2022-12-14 12:51

利用scikit中的遗传算法求解(整数01)约束规划实例详解教程+利用scipy.optimize求解约束规划问题

注意标准形式下面两个方法约束规划的一般标准形式为：利用scikit-opt的遗传算法求解约束规划问题先放上链接：scikit-opt网址主要四个步骤：下面依照此题多约束为例可知该题有5个不等式约束，且决策变量为
天天写点代码·2022-12-14 09:16

pytorch如何定义损失函数_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度（信息熵）：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度（交叉熵）：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式
weixin_39851918·2022-12-14 08:06

【机器学习】EM 算法

Jensen不等式定义若f(x)f(x)f(x)是区间[a,b][a,b][a,b]上的
不牌不改·2022-12-14 06:22

数学知多少

├─初等数学│几何的有名定理（矢野健太郎）.pdf│几何变换第二册（U.M.亚格龙）.pdf│几何不等式（O.Bottema等）.pdf│美国新数学丛书几何学的新探索（H.S.M.考克瑟特S.L.格雷策
afslc17394·2022-12-14 06:48

数学规划（Python cvxpy、scipy.optimize）

②目标函数，f(x)③可行域，，常用一组不等式(约束条件)表示：当目标函数和约束条件对于决策变量而言都是线性的时，称为线性规划2.模型特征①比例性，决策变量对目标函数和约束条件的“贡献”，与决策变量的取值成正比
Zengwh_02·2022-12-14 04:47

机器学习——支持向量机

目录一、什么是SVM二、最大间隔与分类三、对偶问题一、等式约束二、不等式约束的KKT条件三、KKT四、SMO高效优化算法五、通过SMO-SVM实现对莺尾花数据集的二分类六、总结一、什么是SVMSVM是一种监督机器学习算法
guanze1·2022-12-14 01:47

【机器学习课程复习】

没搞完先发了吧一、机器学习概论1.机器学习定义机器学习的概念机器学习的定义2.机器学习基本知识可以使用ML的三个必要条件基本术语工作流程分类二、机器学习理论霍夫丁不等式三、模型优化与验证方法模型选择方法一
ZHAO__JW·2022-12-13 20:31

EM算法和GMM

Jensen不等式回顾优化理论的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有实数x，f′′≥0，那么f是凸函数。当x是向量时，如
zhengjihao·2022-12-13 10:22

MIPS学习笔记（1）

MIPS学习笔记（1）文章目录MIPS学习笔记（1）背景指令与立即数数据传输指令MIPS基本决策机制乘除法指令算术溢出位运算指令移位指令不等式伪指令实现函数函数调用约定存储型程序概念R型指令I型指令B类指令
kascas·2022-12-13 09:11

深度学习：常用熵概述及熵值计算

文章目录@[toc]一.熵概述二.常用熵介绍2.1信息熵2.2交叉熵(crossentropy):2.3相对熵(relativeentropy):2.4JS散度（Jensen-Shannondivergence
这也是计划的一部分·2022-12-13 09:05

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

最优化理论与方法1

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。举个例子：这里面的x表示的决策变量，h和g分别是等式约束和不等式约束，f是目标函数。
小飞猪Jay·2022-12-11 04:02

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

梳理L1、L2与Smooth L1

在泛函分析中，它定义在赋范线性空间中，并满足一定的条件，即①非负性；②齐次性；③三角不等式。它常常被用来度量某个向量空间（或矩阵）中的每个向量的长度或大小。
柴布奇诺·2022-12-11 00:42

（EM算法）The EM Algorithm

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义
whatry·2022-12-10 15:08

EM算法

1.Jensen不等式回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x，，那么f是凸函数。当x是向量时，如果其hessian矩阵H是半正定的（），那么f是凸函数。
weixin_33739541·2022-12-10 15:05

【最优化笔记2】线性规划--理论准备部分(线性规划基本定理等）

线性规划（LP）就是由目标函数为决策变量的线性函数和约束条件为线性等式或线性不等式所组成的数学规划。
飞今天也很开心·2022-12-09 16:52

数据挖掘与机器学习课程总结

(KnowledgeDiscoveryfromData,KDD)1.2数据挖掘应用二、学习的可行性2.1Hoeffding不等式（Hoeffding’sInequality）2.2用Hoeffding不等式说明学习的可行性三
飞今天也很开心·2022-12-09 16:41

最优化理论与方法2--算法篇

因为可以有多种方法将各类等式或者不等式约束的优化问题转换为无约束优化问题，比如利用KKT条件（乘子法），罚函数法，序列二次规划等。
Oxalate-c·2022-12-09 13:34

NPDP产品经理小知识-团队发展的五个阶段（塔克曼模型）

1977年，他与詹森（Jensen）在原来的基础上加入了第五阶段：休整期（A
弘博创新老师·2022-12-09 10:26

交叉熵损失函数分类_PyTorch学习笔记——多分类交叉熵损失函数

来衡量识别一个样本所需的编码长度的期望，即平均编码长度(信息熵)：如果使用拟合分布q来表示来自真实分布p的编码长度的期望，即平均编码长度(交叉熵)：直观上，用p来描述样本是最完美的，用q描述样本就不那么完美，根据吉布斯不等式
海南王先生·2022-12-08 13:28

考研数学 第7讲 零点问题和微分不定式

文章目录一.零点定理（闭开区间都可成立）2.单调性3.罗尔原话（判断最多有几根）例1.7.24.实系数奇次方程至少有一个实根例1.7.3例1.7.4（易）例1.7.7二.微分不等式1.用函数性态例1.7.8
吃不尽的lemon·2022-12-08 13:55

【考研数学】一. 极限与导数

1.基本知识点2.做题方法极限简单的等价无穷小已知一个极限求另一个极限保号性和保号性的推论极限的应用：求渐近线（水平渐近线，斜渐近线，铅直渐近线）导数求高阶导数分段函数求导求最值求交点（实根）个数证明不等式证明恒等式
如果皮卡会coding·2022-12-08 13:52

2020.8.2- 参加华数之星数学比赛 银奖（二等奖）

Jensen参加了华数之星的数学比赛，在线考试，有监控，答题时需要在答题纸上写过程，不仅仅是填空写结果，挺好的，杜绝直接抄写别人的结果。PS：8月12日，机构老师告诉，获得了银奖。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

2020.10.30-参加 iESOL 考试 （pass with Merit）

10月最后一个周六，不穿羽绒服的话，天气相当冷，带着Jensen去五元桥外的蟹岛附近的一个学校参加iESOLB1考试。想考PET，但是真是抢不到考位啊。好在今年有与PET等价的iESOLB1考试。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

2021.6.27-参加青少年人工智能编程水平测试C++四级（通过）

6月27日，Jensen参加了一个叫青少年人工智能编程水平测试(YCL)的考试。
北理工附中J·2022-12-08 12:11

不等式约束二次规划——有效集法

不等式约束二次规划——有效集法预备知识：有效不等式约束是等式约束总体思路如何寻找有效集1.x0∗=x0，λ≥0x_0^*=x_0，λ≥0x0∗=x0，λ≥02.x0∗=x0，λj≤0x_0^*=x_0，
薯一个蜂蜜牛奶味的愿·2022-12-07 15:38

机器学习与数据挖掘复习笔记

算法机器学习与数据挖掘目录机器学习与数据挖掘复习线性回归简介详解最小二乘法梯度下降法正规方程对比支持向量机决策树（ID3)分类重要概念构造过程优缺点ID3的原理最大熵模型ID3算法练习题讲解朴素贝叶斯基本原理例子优缺点距离度量KNN思想流程三要素优缺点EM算法基本思想预备知识极大似然估计Jensen
room_τ·2022-12-06 23:35

（人工智能）线性/非线性规划问题求解

目录一、问题描述二、拉格朗日和KKT条件的最优化问题1、等式约束的优化2、不等式约束的优化三、利用拉格朗日手工求解问题四、利用拉格朗日编程求解问题五、实际问题描述——媒体组合案例六、使用Excle实现线性规划七
想减肥的混子·2022-12-06 14:47

机器学习--- 交叉熵损失(CrossEntropy Loss)--(附代码)

二、交叉熵损失（CrossEntropyLoss）2.0信息熵2.0.0定义：2.0.1KL散度（Kullback–Leiblerdivergence）2.0.2JS散度（Jensen-Shannondivergence
Jankin_Tian·2022-12-06 12:01

【LSSVM回归预测】人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM数据回归预测【含Matlab源码 2213期】

⛄一、人工蜂群算法优化最小二乘支持向量机LSSVM简介1最小二乘支持向量机最小二乘支持向量机是支持向量机的一种改进算法[9,10],它将SVM算法中的不等式约束转化为等式约束,采用最小二乘线性系统作为损失函数代替支持向量机所采用的二次规划方法
Matlab领域·2022-12-06 06:34

【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）

学习材料：《运筹学》第4版清华大学出版社&《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
阿尔法狒·2022-12-05 21:08

MATLAB机器学习系列-7支持向量机原理及其代码实现

支持向量机原理分类如图，在分类中，我们需要找到一个超平面（图中包括间隔的平面）把圆圈和方框分开原问题间隔最小，同时保证真实输出和模型输出积大于1对偶问题原先的最小化问题变成了最大化问题，原先的不等式约束变成了等式约束
总裁余(余登武)·2022-12-05 15:53

EM算法

它的主要思想是把一个难于处理的似然函数最大化问题用一个易于最大化的序列取代，而其极限是原始问题的解3.EM算法分两步走：E步求期望，对隐变量进行积分；M步求参数最大值4.推导出EM算法有两个途径：ELBO+KL散度和ELBO+Jensen
整得咔咔响·2022-12-05 12:07

SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）

文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整PlattSMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于
gjy_hahaha·2022-12-04 07:32

概率论与数理统计 Chapter3. 随机变量的数字特征

Chapter3.随机变量的数字特征1.重要定义&定理1.数学期望（均值）1.定义2.性质2.中位数3.方差&标准差1.定义2.性质4.协方差&相关系数1.协方差2.相关系数5.大数定理1.大数定理2.马尔可夫不等式
Espresso Macchiato·2022-12-03 04:22

拉格朗日乘子_每日一题：拉格朗日乘数法求最值

注：这个题目是几年前的，从昨天开始又在群里出现了，所以把它重新发一下例题：思路：看到这个题目的时候起初觉得可以用基本不等式，但只要稍微计算一下发现是不可行的(计算比较麻烦)。然后又想到了三角换
weixin_39529463·2022-12-02 22:56

第五章 定积分&反常积分

考试概要一、定积分的概念2、定积分存在的充分条件3、定积分的几何意义二、定积分的性质1、不等式：2、中值定理：取值是开区间，可以利用中值定理证明三、积分上限的函数四、定积分的计算四个方法两个公式常见考题
LaVine·2022-12-02 17:28

[论文阅读] Curriculum Semi-supervised Segmentation

我们的框架基于不等式约束，可以容忍推断出的知识中的不确定性，例如，回归的区域大小。它可以用于大量的区域属性。我们评估了我们的方法在磁共振图像(MRI
xiongxyowo·2022-12-01 12:47

np.linalg.norm求范数函数用法以及归一化函数preprocessing.normalize()函数的使用

其中三角不等式的证明不是平凡的，这个结论通常称为闵可夫斯基(Minkowski）不等式。当p取1，2，∞的时候分别是以下几种最简单的情形：1-范数：║x║1
Legend105CC·2022-12-01 09:47

机器学习领域 几种距离度量方法【3】

堪培拉距离(CanberraDistance)十四、布雷柯蒂斯距离(BrayCurtisDistance)十五、交叉熵(CrossEntropy)十六、相对熵(relativeentropy)十七、js散度（Jensen-Shannon
yeler082·2022-12-01 00:48

调和思想与待定模式思想

可见，“调和思想”应用非常广泛，调和思想在数学中也有它的用处，例如复数(a+bi，a为实部，b为虚部)就是对实数的调和，通过增加虚部对实数进行调和；在不等式问题中运用配凑法求最值时，有时要对配凑代数式中
道悅·2022-11-30 20:59
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