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最优化方法
自编码器Auto-Encoder
它基于反向传播算法与
最优化方法
(如梯度下降法),利用输入数据X本身作为监督,来指导神经网络尝试学习一个映射关系,从而得到一个重构输出XR。在时间序列异常检测场景下,异常对于正常来说是少
llurran
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2023-10-13 06:48
知识点库
音频
最优化方法
(学习笔记)-第十一章等式约束优化问题
等式约束优化问题等式约束的基本定义消除等式约束基于feasible初值的牛顿法基于infeasible初值的牛顿法通过解原对偶问题解释原理求解KKT系统实例总结等式约束的基本定义等式约束问题minf(x),s.t.Ax=b,A∈Rp×n,rank(A)=p\min{f(x)},s.t.Ax=b,A\isinR^{p\timesn},rank(A)=pminf(x),s.t.Ax=b,A∈Rp×n
oliveQ
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2023-10-09 14:37
最优化方法(学习笔记)
最优化方法
(学习笔记)-第四章凸优化问题
凸优化问题凸优化问题及其标准形式标准形式介绍最优化的取值----局部极值,或者全局极值标准形式中的隐式约束Implicitconstraint可行域feasibility问题凸优化问题局部最小值和全局最小值的问题可微函数的最优性条件无约束的优化问题等式约束的优化问题特殊优化问题等价凸优化问题消除等式约束引入等式约束不等式约束变成等式约束上凸形式epigraph最小化一些无关变量次凸优化问题quas
oliveQ
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2023-10-09 14:36
最优化方法(学习笔记)
机器人中的数值优化(二十一)—— 伴随灵敏度分析、线性方程组求解器的分类和特点、优化软件
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-10-09 13:10
数值优化方法
机器人
人工智能
数值优化
最优化方法
机器学习
线性方程组求解器
优化软件
多元函数梯度下降 java_机器学习算法(五)——
最优化方法
:梯度下降
一、什么是梯度下降梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(GradientDescent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭
字音
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2023-10-06 13:45
多元函数梯度下降
java
最优化方法
Python计算:梯度下降搜索算法
设nnn元实值函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x)连续可微,且在区域Ω\OmegaΩ内有唯一局部最小值点x0\boldsymbol{x}_0x0,根据极值点的必要条件知f′(x0)=0f'(\boldsymbol{x}_0)=0f′(x0)=0。给定初始点x1\boldsymbol{x}_1x1及容错误差ε\varepsilonε,利用迭代式xk+1=xk+αkdk,k=1,2,
戌崂石
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2023-10-06 13:14
最优化方法
python
最优化方法
机器人中的数值优化(四)—— 线搜索求步长(附程序实现)
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-10-03 09:56
数值优化方法
机器人
人工智能
数值优化
线搜索求步长
机器学习
机器人中的数值优化(二十)——函数的光滑化技巧
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-10-03 09:52
数值优化方法
机器人
最优化方法
数值优化
机器学习
运动规划
机器人中的数值优化(十九)—— SOCP锥规划应用:时间最优路径参数化(TOPP)
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-10-01 12:19
数值优化方法
机器人
数值优化
最优化方法
机器学习
锥规划
最优路径
机器人中的数值优化(十八)—— 锥增广的拉格朗日、半光滑的牛顿方法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-30 14:03
数值优化方法
机器人
机器学习
人工智能
数值优化
最优化方法
拉格朗日法
牛顿法
最优化问题简介
最优化方法
被广泛应用于科学与工程计算、金融与经济、管理科学、工业生产、图像与信号处理、数据分析与人工智能、计算物理与化学等众多领域.
喝凉白开都长肉的大胖子
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2023-09-28 16:15
经验技巧
科研技巧
资料
经验分享
学习
机器人中的数值优化|【二】最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrock function为例
机器人中的数值优化|【二】
最优化方法
:最速下降法,可行牛顿法的python实现,以Rosenbrockfunction为例在上一节中提到了我们详细探讨了数值优化/最优化理论中的基本概念和性质,现在开始使用
影子鱼Alexios
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2023-09-27 00:36
algorithm
python
python
机器人
人工智能
数学
高斯-牛顿算法
本次讲解内容如下:基本数学名词识记牛顿法推导、算法步骤、计算实例高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例高斯牛顿法优劣总结一、基本概念定义1.非线性方程定义及
最优化方法
简述指因变量与自变量之间的关系不是线性的关系
Thomas会写字
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2023-09-22 04:15
数学计算
算法
机器人中的数值优化(十六)—— 约束优化的应用:控制分配问题、碰撞距离计算、非线性MPC
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-21 17:46
数值优化方法
机器人
数值优化
最优化方法
碰撞距离计算
非线性MPC
约束优化
控制分配
机器人中的数值优化(十七)—— 锥与对称锥
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-21 17:15
数值优化方法
机器人
最优化方法
数值优化
锥规划
对称锥
约束优化
轨迹优化
最优化方法
——Matlab实现黄金分割法一维搜索
文章目录黄金分割法一维搜索原理算法流程:Matlab代码命令行窗口结果打印:《
最优化方法
》教材上写成表的答案:黄金分割法的一些性质黄金分割法一维搜索原理若保留区间为[x1,b],我们得到的结果是一致的.
鹅毛在路上了
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2023-09-20 00:22
Matlab
#
数学建模
matlab
最优化
黄金分割法
算法之【动态规划】详解(python)
动态规划其实是运筹学的一种
最优化方法
,只不过在计算机问题上应用比较多,比如说让你求最长递增子序列呀,最小编辑距离呀等等。核心思想求解动态规划的核心求解思路是穷举。
阿_旭
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2023-09-12 01:42
#
动态规划
算法
动态规划
python
机器人中的数值优化(十五)——PHR增广拉格朗日乘子法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-11 10:35
数值优化方法
机器人
机器学习
PHR
拉格朗日乘子法
最优化方法
数值优化
运动规划
机器人中的数值优化(十四)——罚函数法(Penalty Method)、障碍函数法(Barrier Method)、拉格朗日松弛法(Lagrangian Relaxation)
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-06 20:40
数值优化方法
罚函数法
障碍函数法
拉格朗日松弛法
最优化方法
数值优化
机器学习
运动规划
机器人中的数值优化(九)——拟牛顿方法(下)、BB方法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-06 20:37
数值优化方法
机器学习
最优化方法
数值优化
拟牛顿法
牛顿法
运动规划
机器人中的数值优化(十一)——高斯牛顿法、LMF方法、Dogleg方法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-05 09:59
数值优化方法
最优化方法
数值优化
机器学习
高斯牛顿法
LMF方法
Dogleg方法
运动规划
机器人中的数值优化(十)——线性共轭梯度法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-05 09:28
数值优化方法
机器人
机器学习
最优化方法
数值优化
运动规划
共轭梯度法
机器人中的数值优化(八)——拟牛顿方法(上)
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-04 21:51
数值优化方法
机器人
数值优化
最优化方法
机器学习
牛顿法
拟牛顿法
运动规划
机器人中的数值优化(十三)——QP二次规划
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-04 17:30
数值优化方法
机器人
机器学习
最优化方法
数值优化
QP
二次规划
运动规划
机器人中的数值优化(十二)——带约束优化问题简介、LP线性规划
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-04 17:29
数值优化方法
机器人
运动规划
带约束优化
LP线性规划
最优化方法
数值优化
机器学习
机器人中的数值优化(七)——修正阻尼牛顿法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-04 17:57
数值优化方法
机器学习
最优化方法
数值优化
修正阻尼牛顿法
牛顿法
无约束优化方法
机器人中的数值优化(三)—— 无约束
最优化方法
基础、线搜索准则
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-03 01:56
数值优化方法
人工智能
机器学习
数值优化
路径规划
线搜索准则
机器人中的数值优化(五)——信赖域方法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-03 01:25
数值优化方法
数值优化
信赖域方法
最优化方法
路径规划
学习笔记
机器人中的数值优化(六)—— 线搜索最速下降法
本系列文章主要是我在学习《数值优化》过程中的一些笔记和相关思考,主要的学习资料是深蓝学院的课程《机器人中的数值优化》和高立编著的《数值
最优化方法
》等,本系列文章篇数较多,不定期更新,上半部分介绍无约束优化
慕羽★
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2023-09-03 01:24
数值优化方法
数值优化
最优化方法
线搜索
最速下降法
梯度下降法
学习笔记
【机器学习】机器学习中的最优化算法总结
因此,
最优化方法
在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中,益达将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结,并理清它们直接的脉络关系,帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
风度78
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2023-09-02 07:47
机器学习
算法
人工智能
机器学习笔记之最优化理论与方法(一)最优化问题概述
什么是最优化问题无论是最优化理论还是
最优化方法
,讨论的对象都是最优化问题。关于最优化问题的一种简单描述:最优化问题本质上属于决策问题
静静的喝酒
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2023-08-31 07:36
数学
最优化问题
约束优化与无约束优化
线性规划与非线性规划
最优化方法
梯度下降
梯度下降,是一种基于搜索的
最优化方法
,其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化,找到使损失函数(局部)最小的参数。梯度是向量,是多元函数的导数,指向误差值增加最快的方向。
maybelillian_gu
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2023-08-27 16:20
最优化方法
——梯度下降法、牛顿法、LM算法
一、梯度下降法介绍:在机器学习中应用十分的广泛,主要目的是通过迭代的方式找到目标函数的最小值(极小值)。其基本思想是:以所处的位置为基准,寻找这个位置最陡峭的地方,然后朝着下降方向走一步,然后又继续以当前位置为基准,再找最陡峭的地方,再走直到最后到达最低处。梯度:在单变量的函数中,梯度其实就是函数的微分,代表着函数在某个给定点的切线的斜率在多变量函数中,梯度是一个向量,向量有方向,梯度的方向就指出
ha_lee
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2023-08-26 00:36
笔记
算法
机器学习
深度学习
最优化方法
Python计算:非二次型共轭梯度算法
设目标函数f(x)f(\boldsymbol{x})f(x),x∈Rn\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^nx∈Rn,有最小值点x0\boldsymbol{x}_0x0且二阶可微,则在x0\boldsymbol{x}_0x0近旁可以用二次型函数q(x)=12x⊤Hx−x⊤gq(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsy
戌崂石
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2023-08-18 19:36
最优化方法
python
最优化方法
机器学习
最优化方法
Python计算:构造正定矩阵的共轭向量
定义1设G∈Rn×n\boldsymbol{G}\in\text{ℝ}^{n\timesn}G∈Rn×n为一正定矩阵。非零向量组d1,d2,⋯ ,dm∈Rn\boldsymbol{d}_1,\boldsymbol{d}_2,\cdots,\boldsymbol{d}_m\in\text{ℝ}^nd1,d2,⋯,dm∈Rn(m≤nm\leqnm≤n)满足di⊤Gdj=0,1≤i≠j≤m\boldsy
戌崂石
·
2023-08-18 19:35
最优化方法
python
矩阵
最优化方法
Python计算:正定二次型共轭梯度算法
用基本共轭方向法(详见博文《
最优化方法
Python计算:基本共轭方向算法》)计算正定二次型目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤bf(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol
戌崂石
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2023-08-18 19:35
最优化方法
python
最优化方法
人工智能
最优化方法
Python计算:正定二次型基本共轭方向算法
设目标函数f(x)=12x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.f(\boldsymbol{x})=\frac{1}{2}\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{Hx}-\boldsymbol{x}^\top\boldsymbol{b},\boldsymbol{x}\in\text{ℝ}^n.f(x)=21x⊤Hx−x⊤b,x∈Rn.其中,H∈Rn×n\boldsymbol{H}\in\
戌崂石
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2023-08-18 19:32
最优化方法
python
最优化方法
利用matlab实现无约束
最优化方法
目录1.最速下降法2.加速梯度法——最速梯度下降法的改进3.Newton法-----多维4.阻尼Newton法5、FR共轭梯度法6、变尺度法---DFP算法1.最速下降法最速下降法-----两个特征:1.相邻两次迭代的搜索方向正交,即在向极小值点逼近的过程中会出现锯齿现象,从而导致逼近速度越来越慢;2.给定二元正定二次函数,用最速梯度下降法求其极小值点,会产生点列Xi(i=1,2...):其中偶数
小白要努力sgy
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2023-08-16 16:48
机器学习
python
数据挖掘
算法都是套路系列-动态规划模板
动态规划其实是运筹学的一种
最优化方法
,只不过在计算机问题上应用比较多,比如说让你求最长递增子序列呀,最小编辑距离呀等等。既然是要求最值,核心问题是什么呢?求解动态规划的核心问
云澈丿
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2023-08-12 18:05
蓝桥杯
ACM
算法模板
算法
动态规划
最优化方法
一.图论1.最小生成树图的生成树是它的一颗含有其所有顶点的无环连通子图,一幅加权图的最小生成树(MST)是它的一颗权值(树中的所有边的权值之和)最小的生成树•适用场景:道路规划、通讯网络规划、管道铺设、电线布设等题目数据kruskal算法稀疏图,按边大小排序#includeusingnamespacestd;constintmaxn=5e3+3,maxm=2e5+5;intn,m;structno
温九味闻醉
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2023-07-27 15:25
数学建模
图论
算法
深度优先
FIR滤波器与IIR滤波器
常见的FIR滤波器设计方法包括窗函数法、频率采样法和
最优化方法
(如最小二乘法)。
闪闪发亮的小星星
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2023-07-24 11:17
数字信号处理与分析
python
算法
开发语言
(八)梯度下降法
,即函数在该点处沿着该方向变化最快,变化率最大梯度下降:梯度下降法的计算过程就是沿梯度下降的方向求解极小值;对于一个损失函数,求在θ取某个值时J(损失)最小的一种思想;不是一个机器学习算法;基于搜索的
最优化方法
文龙z
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2023-07-16 03:14
python数据挖掘
梯度下降法
最优化问题matlab求解-fminsearch()和fmincon()函数的使用
传统
最优化方法
的最大问题是无法保证得到全局最优解,可以考虑调用matlab的进化算法,如
小林up
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2023-07-13 23:51
MATLAB
matlab
最优化
fminsearch
fmincon
基于
最优化方法
的XXX公司物流配送路线优化研究
摘要:本文以某电商平台XXX为实验对象,探讨了如何利用
最优化方法
建立物流配送路线的优化模型。首先,通过收集数据并分析物流配送的实际流程与规律,建立了基于网络流的物流配送路线问题的数学模型。
课题设计
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2023-06-22 03:46
建模
算法
贪心算法
机器学习-学习总结
逻辑回归和线性回归的区别_机器不学习我学习的博客-CSDN博客2.1.2线性回归和逻辑回归重要公式推导从这里开始看:飞桨AIStudio-人工智能学习与实训社区2.1.3梯度下降算法优化版本-DeepLearning
最优化方法
之
lin_FS
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2023-06-20 06:45
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习与数据挖掘的学习路线图
my.oschina.net/siiiso/blog/810554正式学习之前,你所需要的预备知识(主要是数学)应该包括:微积分(偏导数、梯度等等)、概率论与数理统计(例如极大似然估计、中央极限定理、大数法则等等)、
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thousand_
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2023-06-17 04:36
内点法求最优潮流和微电网调度(风、光、蓄电池、燃油机)(Matlab实现)
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形成的历史较
紫极星光
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2023-06-08 03:56
电气期刊论文
matlab
开发语言
最优化简明版(下)
最优化方法
牛顿法和拟牛顿法都是求解无约束最优化问题的常用方法,具有收敛速度快的优点。牛顿法是迭代算法,每一步需要求解目标函数的海森矩阵的逆矩阵,计算比较复杂,而且有时候海森矩阵不一定存在逆阵。
愤怒的可乐
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2023-06-07 08:14
数学基础
算法
机器学习
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最优化方法
Python计算:收敛序列极限计算
数值化地计算向量序列的极限之前,先思考如下结论定理1无穷序列{xk}⊂Rn\{\boldsymbol{x}_k\}\subset\text{ℝ}^n{xk}⊂Rn收敛,当且仅当对任意ε>0\varepsilon>0ε>0存在N∈NN\in\text{N}N∈N,对所有n,m>Nn,m>Nn,m>N,∥xn−xm∥0\varepsilon>0ε>0,譬如取ε=10−6\varepsilon=10^{
戌崂石
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2023-04-21 17:11
最优化方法
python
机器学习
算法
最优化方法
最优化方法
Python计算:连续函数的单峰区间计算
我们知道,闭区间上的一元连续函数必在区间上取得最大值和最小值。实践中我们需要能数值地确定含有f(x)f(x)f(x)的唯一最优解x0x_0x0的区间[a,b][a,b][a,b]。这里介绍寻求连续函数f(x)f(x)f(x)在一点x∗x^*x∗附近单峰区间的包围算法及其Python实现。算法的思想是从x∗x^*x∗开始沿着f(x)f(x)f(x)下降的方向逐步探索,直至第一次遇到上升:(1)设定初
戌崂石
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2023-04-21 17:08
最优化方法
python
最优化方法
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