标签: 统计学 算法 机器学习
书中包括线性规划单纯形方法、对偶理论、灵敏度分析、运输问题、内点算法、非线性规划KKT条件、无约束最优化方法、约束最优化方法、整数规划和动态规划等内容.本书含有大量经典的和新近的算法,有比较系统的理论分析,...
KKT定理是最优化理论中的重要定理,它告诉我们如何判断一个点是否是最优解,以及如何求解最优解。KKT定理的证明需要用到拉格朗日对偶性,具体证明过程可以分为构造拉格朗日函数、构造拉格朗日对偶函数、推导KKT条件...
要想深入理解机器学习,或者对人工智能的某个领域有所研究,都必须掌握统计学、最优化、矩阵及其应用等知识。推荐《统计学习导论:基于R应用》,适合运用统计学习前沿技术分析数据的人士。读起来不费劲,弱化了数学...
1.4 无约束优化问题的最优性条件 考虑无约束优化问题 (1) 优化问题一般分为局部最优和全局最优,局部最优,就是在函数值空间的一个有限区域内寻找最小值;而全局最优...
陈宝林《最优化理论与算法》超详细学习笔记 (一)——第十章 使用导数的最优化方法(最速下降法、牛顿法、阻尼牛顿法)写在前面第十章 使用导数的最优化方法最速下降法牛顿法阻尼牛顿法 写在前面 最优化理论与算法...
1、了解凸集和仿射集的基本概念。 凸集:在凸集内部的两个点之间的线段仍在图形内,则称这个图形为凸集。 仿射集:通过集合中任意两个不同点的直线仍然在这个集合内则称为这个集合的仿射集。 ...
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为什么研究对偶理论? 当对偶问题比原始问题有较少约束时,求解对偶规划比求解原始规划要方便得多。 一个简单的例子 在上面的例子中,g(λ,ν)g(\lambda,\nu)定义为拉格朗日对偶函数,向量向量 λ 和 ν 为...
标签: 算法
代理模型,Kriging,加点准则
大部分的文章讲WGAN都会从GAN开始扯,然后到WGAN这里直接扔出一个公式 或者 然后开始讲这就是EM距离,讲的是模拟推土机推土的距离,至于怎么推土的,不好意思,...
【机器学习算法模型推导】1. SVR算法介绍与推导 文章目录【机器学习算法模型推导】1. SVR算法介绍与推导一、SVR算法1.SVR简介2.SVR数学模型2.1 SVR目标函数2.2 为了最小化目标函数,根据约束条件,构造拉格朗日函数...
我的微信公众号名称:AI研究订阅号 ...无约束最优化方法 无约束最优化方法分为两大类: 一类是使用导数的方法,它是依据目标函数的梯度(即一阶导数),有时还要根据Hesse矩阵(即二阶导数)所提供的信息而构造...
在最近学习中,用Adam作为优化器,在训练时发现学习率并没有改变。这好像与之前理解的自适应的学习率有所矛盾?通过参考网址1和网址2,理解了Adam的原理之后发现,初始的学习率在训练过程中是没有改变的,而是 深入...
周志华老师的《机器学习》(西瓜书)是机器学习领域的经典入门教材之一,周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述,但是这对那些想深究公式推导细节的读者...
感想: 与软阈值函数相关的博文,各大网站多如牛毛。然而,详解的文章却不多,大都是摘抄、拼凑,有的只有几个公式,有的只是写段代码,就草草了事。...然而,如此简单的方法,却鲜见于最优化理论相关的书籍、...
接着定义了一个梯度下降函数 `descent(x0, alpha, eps)`,其中 `...在实际应用中,可以根据需要修改函数和梯度函数的定义,以及调整学习率和停止条件等参数,来求解不同的优化问题。梯度的方向指向函数增长最快的方向。
点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达在SLAM后端中,主要有两种主流方法用于优化:基于滤波的方法和基于非线性的方法。基于滤波的方法主要有MSCKF、S-MSCKF、RO...
一切从线性回归说起 线性回归的基本形式 对于一个给定的样本,有n个属性对样本进行描述,则该样本可用一下表达式...这样我们就的得到了线性回归的最基本的模型。为了表达式的简便,我们用同一符号来表示属性,则表达...