LocalSolver数学优化

感知机、k近邻法（部分）、朴素贝叶斯的学习

最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
weixin_43311847·2020-08-22 14:43

关于Matlab中的线性与非线性最小二乘拟合

1、线性最小二乘拟合最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，其通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
陌路无悔·2020-08-19 20:51

数学优化学习笔记

在方程中我们习惯用这样的形式来描述我们的二次中矩阵的规划形式并且P其实是该方程的黑塞矩阵黑塞矩阵的求法为也就是说在一个二元二次方程中左上为x1二次求导结果右下为对x2二次求导结果其余为分别对x1、x2求导结果剩下的部份就是正常的Ax=b来描述了凸优化问题的基本形式凸函数的判断方式：通过梯度的方法可以进行对凸函数的判断，但是需要的计算量较大。通过对函数的结构进行分析。注意：线性规划和最小二乘问题都是
Robin392·2020-08-19 08:25

数据结构与算法 - 06 动态规划

判断动态规划-同时满足以下条件1.是数学优化对方法-最优子结构一个问题的最优解，是由它对各个子问题的最优解决定的状态转移方程f(n)2.是编程的方法-重叠子问题保证每个重叠的子问题，只会被求解一次解题思路
LearnLHC·2020-08-19 08:12

数据结构&算法-----（6）动态规划

数据结构&算法-----（6）动态规划判断动态规划1.是数学优化的方法——最优子结构2.是编程的方法——重叠子问题举例1：斐波那契数列问题。举例2：给定如下的一个有向图，求出从顶点A到C的最长的路径。
王胖泽·2020-08-18 19:48

如何使用线性代数实现最小二乘法拟合曲线

它是一种数学优化技术，原理是通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。比如研究x和y之间的关系，假设我们拥有的数据是将这些数据描绘在x-y直角坐标系中，发现这些点并没有能够连接成一条直线。
Cookie1997·2020-08-18 18:52

凸函数及凸集的相关概念

机器学习&数据挖掘笔记_15（关于凸优化的一些简单概念）没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229
s1491695565·2020-08-17 19:34

最小二乘法

网上找了很多资料，对最小二乘法也有了一些认识最小二乘法是一种数学优化技术，其通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配；利用最小二乘法可以简便的求得未知的数据，并使得这些求得得数据与实际数据之间误差的平方和最小
Miracle_Amy~·2020-08-17 10:58

线性回归

linemodellm1、残差：估计量和观测值Y的差2、最小二乘法是一种求最优解的数学优化技术离差平方和（TSS）最小＝》离差平方和对回归参数求偏导得出回归参数值3、拟合优度：TSS（离差平方和）＝ESS
weilan100·2020-08-16 08:59

看书笔记，整数除法的编译优化 & 逆向识别除法

看书笔记，整数除法的编译优化1.除法，公式中的c一般称为MAGIC_NUM（1）有符号数除法，除数为2^n数学优化公式:if(x>=0):x/2^n=x>>nelse:x/2^n=(x+(2^n-1))
葱花炒蛋·2020-08-08 17:35

最小二乘法

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
alexander1125·2020-08-08 10:58

多项式函数曲线拟合——最小二乘法

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
满腹的小不甘·2020-08-05 01:00

数学优化与凸集4（斯坦福凸优化笔记4）

1分离与支撑超平面（图片来自斯坦福BoydConvexOptimization）假设C和D是两个不相交的凸集，那么一定存在a≠0的超平面aTx=b将凸集分隔开，使C中点满足aTx≤b,而D中点满足aTx≥b。注意，逆定理能被超平面分离说明不相交是不成立的。严格分离：如果存在a≠0的超平面aTx=b将凸集分隔开，使C中点满足aTxb，我们称超平面将凸集严格分离。对于不相交的凸集来说，不一定能被严格分
xingce_cs·2020-08-04 08:58

数学优化与凸集2（斯坦福凸优化笔记2）

1仿射和凸集1直线和线段设x1≠x2为Rn空间中的两个点，那么具有下列形式的点y=θx1+(1−θ)x2,θ∈R组成一条穿越x1和x2的直线。如果θ∈[0,1],就构成了x1和x2之间的闭线段。2仿射集合如果通过集合C⊆R中任意两个不同点的直线仍在集合中，那么集合C是仿射的。这个概念可以扩展到多个点的状况，如果θ1+⋯+θk=1，我们称具有θ1x1+⋯+θkxk形式的点为x1,⋯xk的仿射组合。根
xingce_cs·2020-08-04 08:57

数学优化与凸集1（斯坦福凸优化笔记1）

1数学优化的概念：生活中有很多数学优化的问题，数学优化问题可以写成一下形式：minimizef0(x)subjecttofi(x)≤bi，i=1，…m我们一般考虑一些特殊的优化问题。
xingce_cs·2020-08-04 08:57

数学优化与凸集3（斯坦福凸优化笔记3）

1保凸运算本节介绍一些保凸运算，用于将上一节介绍的基本凸集构造出其他凸集。1交集交集是保凸的。无穷个凸集的交集也是凸的。2仿射函数仿射函数：如果一个函数有f:Rn→Rm能表示成一个线性函数和一个常数的和的形式，即f(x)=Ax+b，其中A∈Rm×n,b∈Rm。一个凸集通过仿射变换仍然是凸的。反向也成立。同样，一个集合通过仿射变换能变成凸集，就说明原集合也是凸的。最简单的例子就是伸缩和平移。（这点很
xingce_cs·2020-08-03 12:36

在Visual Studio 2017中如何配置CPLEX环境

由于最近在做一些和运筹相关的问题，需要用到优化工具，现有的数学优化工具，如matlab只能解决单目标，少约束的问题，对于解决像混合整数线性规划模型（MILP），二次规划模型（QLP）等问题比较局限。
rechardchen123·2020-08-02 13:49

机器学习基础练习题（2）线性回归

（老师取了波士顿房价估计模型中的部分数据）模型建立最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
Tommyll·2020-07-30 04:16

梯度下降-最小二乘-scipy使用

目录1概念2区别3scipy.optimize的使用1概念最小二乘法：最小二乘法（又称最小平方法，Leastsquares）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
饥饿的菜鸟·2020-07-29 11:49

机器学习十大经典算法之最小二乘法

最小二乘法概述最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
小小谢先生·2020-07-29 00:36

基于调度算法的柔性车间问题的研究

本文研究了含RGV柔性车间调度问题的影响，构建了包含轮盘赌、模型推广、图论、模拟退火等以提高工厂效率、缩短工件完工时间为目标的数学优化模型。
wczmnb123·2020-07-28 15:04

高斯牛顿法的曲线拟合实验

最小二乘法：又称最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
mengyandelove·2020-07-28 03:17

进化算法 PK 数学优化

进化算法PK数学优化https://baijiahao.baidu.com/s?id=1600164518587031730&wfr=spider&for=pc数据+进化算法=数据驱动的进化优化？
橘子甜不甜·2020-07-28 03:11

矩阵的QR分解以及在最小二乘法中的应用

一、最小二乘法  最小二乘法是一种数学优化方法，通过最小化误差的平方和来拟合数据点。  
Daniel9928·2020-07-27 16:57

Eigen求解数学问题（三）-- 最小二乘法直线拟合

最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
qq_21291397·2020-07-16 05:08

MATLAB实现最小二乘法

文章来源：https://blog.csdn.net/zengxiantao1994/article/details/70210662最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
Howardk·2020-07-16 00:02

数学：素数判定

这里加入了一个数学优化，只需要判断到根号n就好了。
weixin_30555753·2020-07-15 03:35

机器学习常见的损失函数以及何时使用它们

在数学优化和决策理论中，损失函数或成本函数将一个或多个变量的值映射为一个实数，该实数直观地表示与该事件相关的一些“成本”。
deephub·2020-07-12 21:10

JavaScript优化逻辑代码之离散数学的应用

离散数学优化代码：今日看了一篇文章，关于代码的逻辑优化，如下：if(a&&d||b&&c&&!d||(!a||!
wjh2573755386·2020-07-12 12:12

最小二乘法（Ordinary Least Squares）

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
广西大学施文·2020-07-12 11:09

简单线性回归（一个特征）学习笔记

方法：最小二乘法（最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。）误差的平方：；考虑所有的样本：使尽可能小；将=a+b带进上面的式子，目标：找到a和b
qq_37610062·2020-07-11 18:33

[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介

与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法（具体介绍见博客[Math]常见的几种最优化方法中的其他数学优化方法）相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁
weixin_34117522·2020-07-10 08:20

300分钟学习-动态规划

动态规划的定义一种数学优化的方法，同时也是编程的方法重要属性最优子结构OptimalSubstructure状态转移方程重叠子问题OverlappingSub-problems有的子问题结果会被多次用到一个简单的例子
kiss_the_rain86·2020-07-08 20:49

从数学优化到视觉设计

11月，美国普林斯顿大学出版社出版了美国欧柏林学院数学教授罗伯特·博施的著作OPTART：FromMathematicalOptimizationtoVisualDesign（本文作者译为“优化艺术：从数学优化到视觉设计
算法与数学之美·2020-07-01 09:58

MATLAB 最小二乘法

[+]最小二乘法线性函数模型一般线性情况示例MATLAB实现例一小车时间与位移关系例二温度和时间关系最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
DreamerZhang123·2020-06-30 13:02

最小二乘法原理

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
Etrue·2020-06-30 06:39

预测编码系数求解与最小二乘法总结

最小二乘法最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
钱思择-·2020-06-29 08:46

【机器学习】最小二乘法的多元线性回归

一、方法介绍“最小二乘法”一句话解释：一种数学优化方法，通过最小化误差的平方和来寻找合适的数据拟合函数。
suu_fxhong·2020-06-29 02:36

机器学习笔记——矩阵的最小二乘法

最小二乘法1.简介最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
Timing、·2020-06-29 01:21

机器学习&数据挖掘笔记_15（关于凸优化的一些简单概念）

没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229
weixin_33770878·2020-06-28 05:03

【机器学习】最小二乘法

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
littlemichelle·2020-06-28 02:54

线性回归之最小二乘法

最常用的方法便是最小二乘法，它是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
超人汪小建(seaboat)·2020-06-27 13:52

最小二乘法高斯曲线拟合学习笔记

1.最小二乘法概念最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
wander_self·2020-06-27 12:32

最小二乘拟合，L1、L2正则化约束

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
超级北极熊·2020-06-27 06:10

算法#03--详解最小二乘法原理和代码

【首先得到线性方程组】1.概念最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这
tclxspy·2020-06-26 18:10

机器学习经典算法之--最小二乘法

先看下百度百科的介绍：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
繁小华·2020-06-26 16:45

最小二乘法之梯度下降法、牛顿法和高斯牛顿法理解

最小二乘法是一种数学优化技术。他的基本思路是通过最小化误差的平方和从而最大化的拟合与数据匹配的函数表达式。不仅如此，通过最小二乘法还可以求出未知数据的大概数值等。
其实不是怪咖。·2020-06-26 14:14

进化算法PK数学优化

举几个例子，一些优化问题很难获取其数学优化模型的，如仿真实验软件，可以看成是黑箱的优化问
起个独特的名字吧·2020-06-26 11:59

最小二乘法的C语言实现

2.最小二乘法根据维基百科的说明：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
奔跑的龙少·2020-06-26 09:15

优化算法—解决约束问题

1.种群优化算法种群优化算法是一种基于生物生长、进化等理论抽象出来的数学优化问题的求解方法，这类方法现在很多，主要还是基于三大优化算法而改进、变化、发展的。
shenyeaxu·2020-06-26 09:34
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