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凸优化
Lagrange乘子法
而线性函数既是凸函数又是凹函数,且一系列凹函数的逐点下确界函数仍然是凹函数(见《
凸优化
》第3.
liyi_echo
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2022-11-24 21:08
算法
机器学习
支持向量机
人工智能
Anaconda+vscode+pytorch安装、注意事项及避坑
一、Anaconda安装这个安装步骤是我们
凸优化
课程的助教给的,我做了些删减及增添了一些注意事项。
Wency_3264
·
2022-11-23 12:40
笔记
动手学深度学习笔记三
Task06错题一.批量归一化和残差网络二.
凸优化
可以理解为在夏季的物品推荐系统与冬季相比,时间或者说季节发生了变化,导致了夏季推荐圣诞礼物的不合理的现象,这个现象是由于协变量时间发生了变化造成的。
Little_stepL
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2022-11-23 02:53
深度学习中的优化算法如何理解--SGD
提到优化算法那么就要涉及到优化问题,简单介绍一下什么是凸集、凸函数、
凸优化
。凸集:集合中任意两个样本连接后的线段仍然属于集合,那么就是凸集。
calm-one
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2022-11-22 11:58
深度学习
算法
深度学习
ConvergenceWarning: Liblinear failed to converge, increase the number of iterations. ConvergenceW
当解决方案对应于该
凸优化
问题的最佳目标值时,它会停止运行。二、还未收敛规范化数据。利用sklearn中的StandScaler函数规范化特征,这不仅可能可以使得结果更好,更可能可以加快训练速度。
@呵哈哈
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2022-11-22 11:52
python学习
机器学习
python
支持向量机
机器学习入门之SVM算法
SVM算法简介前言SVM数学模型
凸优化
求解求其对偶问题:求解其中的αi\alpha_{i}αi代码实现总结前言支持向量机(SVM)算法是一种具有严格数学公式证明的分类算法。
young_monkeysun
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2022-11-22 09:58
机器学习
算法
机器学习
支持向量机
python
Python 机器学习 | 超参数优化 黑盒(Black-Box)非
凸优化
技术实践
文章目录一、关键原理二、Python实践CSDN叶庭云:https://yetingyun.blog.csdn.net/一、关键原理为什么要做超参数优化?机器学习建模预测时,超参数是用于控制机器学习模型学习过程的参数。为了与从数据中学到的机器学习模型参数区分开,所以称其为超参数。超参数的配置通常决定了机器学习模型的最终性能,每组独特的超参数集将对应一个学习后的机器学习模型。对于一些先进的机器学习模
叶庭云
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2022-11-21 12:23
数学建模/大数据分析与可视化
Python
机器学习
超参数优化
给深层网络做参数初始化的门道及其原理
1前言神经网络的参数学习是一个非
凸优化
问题,当使用梯度下降法优化网络参数时,参数初始值的选取十分关键。如果参数的初始值不恰当,轻则影响网络的优化效率和泛化能力,重则导致梯度爆炸或消失。
遥望山海
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2022-11-21 09:19
Deep
Learning
深度学习
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT
生成模型5、基础设施,例如:数据集、竞赛、实现、库等6、科学领域的机器学习,例如:生物学、物理学、健康科学、社会科学、气候/可持续性等7、神经科学与认知科学,例如:神经编码、脑机接口等8、优化,例如:
凸优化
jh035512
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2022-11-21 05:25
神经网络
学习
机器学习中 常见问题汇总(一)
梯度下降算法针对
凸优化
问题原则上是可以收敛到全局最优的,因为此时只有唯一的局部最优点。
wang987158
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2022-11-21 05:51
文档
优化算法
机器学习数学提要
挺不错的博客链接:●《高数上下册》●《概率论与数理统计浙大版》●《数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《
凸优化
(ConvexOptimization)》-StphenBoyd&LievenVandenberghe
yuanmengxinglong
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2022-11-21 02:01
机器学习
机器学习
数学
优化
统计学
机器学习中的数学——数值计算和
凸优化
数值计算1.上溢和下溢连续数学在计算机上的根本困难是通常需要用优先的位模式表示无限多的实数。实数表示中会引入近似误差,大多数近似误差是舍入误差,若不考虑舍入误差的累积,可能会导致算法失效。下溢:接近零的数被四舍五入为零时发生下溢。许多函数在参数为零而不是一个很小的正数时表现出质的不同。上溢:大量级的数被近似为∞\infty∞或−∞-\infty−∞,进一步的元素导致无限值变为非数字。解决方法:利用
a_marker
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2022-11-20 21:37
机器学习
机器学习
数值计算
凸优化
SVM原理及公式推导、相互配合的MATLAB工具箱--LIBSVM、FarutoUltimate、gatbx-master的下载、安装、编译|学习使用SVM的保姆级一条龙服务
对推导不感兴趣的可以直接跳过1.1支持向量与超平面1.2点到超平面的距离公式1.3最大间隔的优化模型关于
凸优化
函数的
叫憨蛋儿
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2022-11-20 18:04
免费资源
支持向量机
工具箱
神经网络
深度学习
机器学习
支持向量机
分类算法
凸优化
学习笔记:内点法
凸优化
学习笔记:内点法绪论如何解等式约束问题:Newton法如何解决不等式约束问题:障碍函数以及中心路径障碍函数:实现不等式约束问题到等式约束问题的转化基本思想可行性及障碍函数本质的分析中心路径基本思想以及可行性障碍法
浩瀚穹宇 楠林当空
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2022-11-20 11:55
凸优化
凸优化
学习笔记:QP及SOCP问题
凸优化
学习笔记:QP及SOCP问题QP问题定义是什么几何意义QP、QCQP、LP之间的关系例子最小二乘及回归问题多面体间距离方差定界问题基于随机费用的线性规划(考虑随机变量的优化问题以及讨论多目标函数时的权衡问题
浩瀚穹宇 楠林当空
·
2022-11-20 11:24
凸优化
Mplus中出现‘NO CONVERGENCE. NUMBER OF ITERATIONS EXCEEDED’
‘的警告今天刚好翻到
凸优化
中讲解‘范数逼近中野值或大误差的灵敏性’这个知识点,略微扩展实践一下。一、关于野值野值,就是平时在统计中说的离群点或者异常值。
fitzgerald0
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2022-11-19 08:36
统计学
深度学习算法2-SVM的原理
其具有以下特征:(1)SVM可以表示为
凸优化
问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。
小张要努力i
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2022-11-19 06:41
算法
深度学习
leetcode
感知机、支持向量机、神经网络的关系
对每个训练样本(xi,yi),执行一下操作:(i)若wx+b>0,且y=-1,则w=w-x,b=b-1;(ii)若wx+b0(ii)当y=-1时,恒有wx+b0,得到一下优化模型:对于此问题的求解问题涉及
凸优化
和运筹学
hmsjdzzj
·
2022-11-18 04:20
机器学习ML
&
DL
神经网络
支持向量机
深度学习
【最优化理论】02-凸规划
极点极方向紧凸集表示凸集表示定理凸集分离定理闭凸集性质(点在闭凸集上的映射)(为凸集分离定理证明做铺垫)点与凸集分离定理凸集与凸集可分离凸函数凸函数性质凸函数的根本重要性凸函数判别凸函数一阶判别法凸函数二阶判别法二阶充要条件二阶充分条件凸规划
凸优化
问题
凸优化
暖焱
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2022-11-17 13:44
最优化理论
最优化理论
最小二乘法的数学原理(机器学习线性回归)
要使得损失函数(这里是指真值与预测值之间误差的平方)最小,从而求得最优化的参数a和b,这个具体方法称为最小二乘法,利用最小二乘法,可以得到最佳的参数a和b的计算式,如下所示:而对于以上的数学原理,最优化与
凸优化
原理均起着非常关键的作用
weixin_30646315
·
2022-11-14 07:25
数据结构与算法
人工智能
拉格朗日乘子法详解
一、拉格朗日乘子法简介拉格朗日乘子法的应用十分广泛,它是SVM的理论基础,是
凸优化
的重要研究部分。它用于求解约束条件下的极值问题,过程简单巧妙,也是各类考试的常考题型。
Trisyp
·
2022-11-11 13:54
algorithm)
拉格朗日乘子法
基于LS-SVM对偶问题的分类、回归、时间序列预测和无监督学习研究(Matlab代码实现)
SVM是在统计学习理论和结构风险最小化的背景下引入的在这些方法中,人们解决
凸优化
问题,通常是二次规划。最小
研学社
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2022-11-11 08:12
#
神经网络预测预测与分类
#
matlab
支持向量机
LS-SVM
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题121~140
(4)小样本学习方法(5)最终的决策函数只有少量支持向量决定,避免了“维数灾难”(6)少数支持向量决定最终结果—->可“剔除”大量冗余样本+算法简单+具有鲁棒性(体现在3个方面)(7)学习问题可表示为
凸优化
问题
fpga和matlab
·
2022-11-09 17:46
人工智能
机器学习
人工智能面试
深度学习面试
机器学习面试
人工智能数学课高等数学线性微积分数学教程笔记(7. 最优化)
笔记目录前言7.最优化-基本概念-梯度下降法-牛顿法-坐标下降法-数值优化算法面临的问题-
凸优化
问题-凸集-凸函数-
凸优化
的性质-
凸优化
一般的表述形式-拉格朗日乘数法-拉格朗日对偶-KKT条件7.最优化
yyywxk
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2022-11-04 11:47
数学
人工智能
python
网络优化(一)——学习率调整
文章目录1.非
凸优化
1.1鞍点1.2最小值2.学习率调整介绍3.学习率衰减4.学习率预热5.周期性学习率调整5.1循环学习率5.2带热重启的随机梯度下降1.非
凸优化
1.1鞍点在高维空间中,非
凸优化
的难点并不在于如何逃离局部最优点
Suppose-dilemma
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2022-10-30 17:26
深度学习
deep
learning
机器学习实战(七)支持向量机(SVM)
线性可分支持向量机与硬间隔最大化三、线性支持向量机与软间隔最大化四、非线性支持向量机和核函数五、序列最小优化算法SMO六、线性SVM的详细推导七、非线性的SVM的详细推导八、拉格朗日函数以及KKT条件九、凸函数和
凸优化
理解十
Qxw1012
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2022-10-30 07:45
机器学习
支持向量机(SVM)详解(一)
支持向量机的数学原理非常优美,它将对特征空间的划分转化为一个
凸优化
问题,求解目标函数的全局极小值。在人脸识别等机器学习应用中,将支持向量机作为深度神经网络的输出特征的分类器,往往能够取得不错的效果。
DeepGeGe
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2022-10-30 07:09
传统机器学习
人工智能
机器学习
支持向量机
svm
凸优化
及拉格朗日对偶问题
文章目录1
凸优化
1、凸集2、凸性条件3、凸规划4、凸规划性质5、
凸优化
问题2拉格朗日函数及其对偶问题1、拉格朗日函数(含KKT条件)2、拉格朗日对偶问题1
凸优化
1、凸集一个点集或者区域,如果连接任何两点
Weiyaner
·
2022-10-27 09:47
数学理论
线性代数
机器学习
拉格朗日对偶问题的一些介绍
“KKT条件”“Slater条件”“
凸优化
”打包理解感觉有时间看视频的还是看视频比较好,本文只是记录一下以防以后忘记。
Icy Hunter
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2022-10-27 09:43
机器学习
支持向量机
机器学习
算法
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
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2022-10-27 09:43
机器学习
跟李沐学AI-动手学深度学习-现代卷积神经网络
凸优化
问题。漂亮的定理。计算机视觉方面之前关注的不是机器学习而是几何学:抽取特征。描述几何(例如多相机),(非)
凸优化
。漂亮定理。假设满足了,效果很好。
洋-葱
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2022-10-24 18:50
跟李沐学AI-动手学深度学习
神经网络
深度学习
机器学习
最优化理论(三)
配合视频中科大-
凸优化
配合笔记
凸优化
笔记文章目录三、
凸优化
算法三、
凸优化
算法LPLPLP松弛和拉格朗日松弛的对偶关系,带等式约束可微
凸优化
的罚函数可微
凸优化
问题对偶函数和罚函数形式:二范数和log−barrierlog-barrierlog
_森罗万象
·
2022-10-12 10:08
最优化理论
算法
最优化理论(二)
配合视频中科大-
凸优化
配合笔记
凸优化
笔记文章目录二、
凸优化
问题1.
凸优化
问题概述2.
凸优化
约束条件3.具体优化问题4.拉格朗日对偶5.KKT条件二、
凸优化
问题1.
凸优化
问题概述判断一个优化问题是否是
凸优化
纠正拟凸证明
_森罗万象
·
2022-10-12 10:08
最优化理论
数学
机器学习基础-经典算法总结
机器学习基础-经典算法逻辑回归逻辑回归的原理,问题的假设为什么逻辑回归也可称为对数几率回归推导逻辑回归损失函数逻辑回归损失函数求导逻辑回归为什么使用交叉熵作为损失函数LR是不是
凸优化
问题,如何判断LR达到最优值逻辑回归一般用什么数据
城阙
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2022-10-09 10:04
机器学习
逻辑回归
支持向量机
正则化方法笔记
p大于等于1的时候,构成这个集合才是一个凸集,可行域是凸集的话,对应的是一个
凸优化
问题,
凸优化
是一个简单问题,L1、L2正则化,某种程度上,就是利用凸集特性,a的l
fu_gui_mu_dan
·
2022-10-08 18:31
深度学习
算法
机器学习
深度学习
数学建模系列-优化模型---(一)规划模型
二、非线性规划球的是某一个非线性方程的最大值,
凸优化
的思想也是来源于次,目标可能是局部最优而非全局最优了。三、0-1规划
Caiersaru
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2022-09-13 17:48
数学建模系列+算法系列
动态规划
matlab
算法
SVM -支持向量机原理详解与实践之二
拉格朗日对偶性(Largrangeduality)深入分析前面提到了支持向量机的
凸优化
问题中拉格朗日对偶性的重要性。
云兮书嗣
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2022-09-13 07:52
机器学习
SVM-支持向量机原理详解与实践之二
拉格朗日对偶性(Largrangeduality)深入分析前面提到了支持向量机的
凸优化
问题中拉格朗日对偶性的重要性。
w_ticker
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2022-09-13 07:50
Learning
SVM
机器学习
支持向量机器
拉格朗日对偶性
对偶问题
详解机器学习的
凸优化
、图神经网络、强化学习、贝叶斯方法等四大主题
AI是一门入门简单,但想深入却很难的学科,这也是为什么AI高端人才一直非常紧缺的重要原因。在AI领域技术领域,我们可以说机器学习功底决定了一个人的上限也不为过。为什么?机器学习就像物理学中的数学,如果你对数学没有很好地掌握,想深入物理学科是不太可能的。放到AI领域,不管你做NLP方向也好,还是CV方向也好,只要深入下去,都会发现跟机器学习息息相关。在工作中,你是否能够利用1-3天的时间来复现任意顶
zenRRan
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2022-09-07 16:33
算法
大数据
编程语言
python
神经网络
机器学习笔记13——支持向量机(SVM)模型原理以及python实现案例
支持向量机(SVM)1、概述2、基本概念2.1线性可分2.2函数间隔和几何间隔2.3间隔最大化(硬间隔最大化)2.4
凸优化
问题2.5支持向量和间隔边界2.6对偶问题3、线性可分支持向量机3.1定义3.2
珞沫
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2022-09-07 13:40
机器学习
机器学习
支持向量机
python
神经网络(七)优化与正则化
一、定义优化:经验风险最小(期望风险难以计算)正则化:降低模型复杂度(防止过拟合)二、网络优化难点:①结构差异较大(没有通用优化算法、超参数较多)②非
凸优化
(参数初始化、逃离局部最优/鞍点)③梯度消失/
ViperL1
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2022-08-31 07:59
机器学习
学习笔记
java
开发语言
非凸函数上,随机梯度下降能否收敛?能,但有条件,且比凸函数收敛更难
©作者|陈萍、杜伟来源|机器之心非
凸优化
问题被认为是非常难求解的,因为可行域集合可能存在无数个局部最优点,通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的(NP困难)。那么随机梯度下降能否收敛于非凸函数?
PaperWeekly
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2022-08-26 07:13
算法
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
数学建模之:二次规划模型Python代码
工具包:Cvxoptpython
凸优化
包函数原型:Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)P,q,G,h,A,b的含义参见上面的二次规划问题标准形式。
今天还没打卡噢
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2022-08-17 21:32
Python
数学建模
python
Pytorch 实战 LESSON 5 基本优化方法与最小二乘法
文章目录简单线性回归机器学习建模思路第一优化方法:最小二乘autograd求导简单线性回归凸函数最小值,就是
凸优化
的问题之一。最小二乘是最基础和经典的方法,求解目标函数最优化的问题的数学工具。
大叔爱学习.
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2022-08-17 07:06
Pytorch
pytorch
最小二乘法
机器学习
机器学习之聚类——从教授的等式到凸聚类
终极算法》的作者,还有很多著作和头衔,不过,今天我们关注的不是这些著作和头衔,而是他写过的一个著名的方程式:机器学习=表示+优化+评估上面的等式说明了优化是机器学习中十分关键的部分,本文就优化部分做一些讨论
凸优化
和非
凸优化
的区别
肥猪猪爸
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2022-08-12 07:57
人工智能
机器学习
聚类
算法
机器学习---学习首页
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>逐步完善中…1.数学偏差与方差拉格朗日核函数
凸优化
协方差矩阵Hessian矩阵CDF(累计分布函数)高斯概率密度函数中心极限定理2.机器学习Java
weixin_34075268
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2022-08-04 18:45
人工智能
爬虫
python
神经网络与深度学习 (二)—— 全连接神经网络
1.2网络结构1.2.1前馈网络1.2.2记忆网络(反馈网络)1.2.3图网络1.3前馈神经网络1.3.1全连接神经网络1.3.2参数学习1.4反向传播算法1.5自动梯度计算1.6优化问题1.6.1非
凸优化
zxxRobot
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2022-07-29 07:26
深度学习
支持向量机(SVM)原理及实现
2.利用
凸优化
原理:3.维数超过样本样本数是ok的SVM支持高维分类4.训练多个label的原理:比如
Angel Q.
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2022-07-24 07:19
分类
python
数据挖掘
爬虫
周志华《机器学习》笔记(五)——第5章 神经网络
1、正向传播(预测)2、反向传播(训练)3、问题与技巧(1)局部最优问题:训练多个神经网络,取最优;模拟退火;随机梯度下降;遗传算法(2)过拟合问题:早停、正则化(3)优化器:各种主流
凸优化
方法的归纳与总结
不会写代码的牛马
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2022-07-23 13:21
机器学习
神经网络
机器学习
人工智能
算法
深度学习
深度学习之 8 深度模型优化与正则化
本文是接着上一篇深度学习之7深度前馈网络2_水w的博客-CSDN博客目录深度模型优化与正则化1.网络优化(1)非
凸优化
问题(2)网络优化的改善方法2.小批量梯度下降(1)批量梯度下降(batchgradientdescent
水w
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2022-07-23 08:59
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深度学习
机器学习
神经网络
人工智能
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