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最优化方法
数学建模理论自制笔记3:最优化问题之线性规划
为决策者选择最优决策提供定量依据;运筹学的特点:定量化分析;多学科交叉;最优决策;运筹学的研究目的:了解和发现这种运用及筹划活动的基本规律,以便发挥有限资源的最大效益,来达到总体、全局最优的目标,而寻找使目标达到最优的方法称为
最优化方法
绿镇
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2022-12-24 18:36
数学建模
数学
最优化方法
:三、线性规划
主要参考书目:-
最优化方法
及其应用/郭科,陈聆,魏友华.
寂风如雪
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2022-12-24 18:05
优化问题
线性规划
单纯形法
最优化理论——(一)绪论1 模型与实例
文章目录1.形成和发展2.经典极值问题的一个实例3.最优化问题的模型与分类4.最优化问题举例5.
最优化方法
解决问题一般步骤1.形成和发展公元前500年古希腊在讨论建筑美学中就已发现长方形长与宽的最佳比例为
TUTOU程序猿
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2022-12-24 18:35
最优化理论
最优化方法
学习笔记——最优化问题数学模型
1.最优化问题的数学模型f(x)是目标函数,图中最优化问题就是求解f(x)的极小值(此处的min的意义不是最小值)。s.t.是“subjectto"subject有受限制的的意思,加上一个to就是受限制于。。。的意思。也就是函数f(x)的定义域受限制于以下函数。ci(x)是约束函数。Rn表示一个n维向量空间,里面的元素是一个N维列向量,其实4维以上的空间都可以看成是三维空间,只不过是点的分量增多了
HiSi_
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2022-12-24 18:04
最优化基础理论与方法
遗传算法(基础知识)
遗传算法(基础知识)遗传算法简称GA(GeneticAlgorithms)模拟自然界生物遗传学(孟德尔)和生物进化论(达尔文)通过人工方式所构造的一类并行随机搜索
最优化方法
,是对生物进化过程**“优胜劣汰
Annaaphq
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2022-12-24 08:28
算法
人工智能
大数据
斯坦福大学深度学习公开课cs231n学习笔记(3)
最优化方法
:梯度下降
继续cs231n课程的学习,
最优化方法
部分:随机梯度下降法。前面课程介绍了图像分类任务的两个关键部分:(1)评分函数。将原始图像像素映射为分类评分值。(2)损失函数。
Naruto_Q
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2022-12-23 06:03
深度学习(deep
learning)
深度学习公开课
卷积神经网络的深入理解-
最优化方法
(梯度下降篇)(持续更新)
卷积神经网络的深入理解-
最优化方法
(梯度下降篇)(持续更新)一、更新方向1、随机梯度下降SGD2、动量法3、Nesterovacceleratedgradient法(NAG法)二、更新学习率1、Adagrad
燃烧吧哥们
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2022-12-22 09:41
深度学习基础
cnn
机器学习
深度学习
人工智能
神经网络
凸优化笔记10(罚函数法-内点罚函数、外点罚函数)
罚函数的基本思想罚函数的基本思想是,借助罚函数把约束问题转化为无约束问题,进而用无约束
最优化方法
求解。
笔下万码生谋略
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2022-12-21 09:00
凸优化
经验分享
罚函数法外点matlab,内点罚函数法matlab
三.约束优化问题的Matlab求解......j§2内点法§2.1内点罚函数法的算法思想内点法在迭代总是从内点出发,并...3.能够熟练编制和调试
最优化方法
的程序,奠定解决实际中的优化问题的基础实验内容
Jas.Lin
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2022-12-21 09:56
罚函数法外点matlab
单独开一贴个人认为是编译器缺陷希望有人提交给微软
什么是梯度下降法梯度下降法GradientDescent1.不是一个机器学习算法2.是一种基于搜索的
最优化方法
3.作用:最小化一个损失函数4.梯度上升法:最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点二
awulei
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2022-12-15 07:00
机器学习-逻辑回归(Logistic regression)
目录什么是Logistic回归基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于
最优化方法
的最佳回归系数确定梯度上升法梯度上升算法实现画出决策边界完整代码总结什么是Logistic回归什么是回归?
库里不会写代码
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2022-12-14 16:07
逻辑回归
回归
几种优化问题求解算法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等)
最优化方法
是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。
猫和大海@—@
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2022-12-14 07:16
数学建模
数学基础
优化问题求解算法
牛顿算法
梯度下降法
共轭梯度法
常见的几种
最优化方法
(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法、共轭梯度法等)
最优化方法
是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入,博主越来越发现最优
大道上的头陀
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2022-12-14 07:45
算法
梯度下降法
牛顿法
拟牛顿法
无约束
最优化方法
无约束优化方法求解无约束最优化的基本思路给定初始点x0∈Rn,k=0x_0\in\mathbb{R}^n,k=0x0∈Rn,k=0判断当前解是否满足终止准则,若满足则停止迭代,若不满足则转3.确定f(x)f(x)f(x)在xkx_kxk点的下降方向确定步长λk\lambda_kλk,使f(xk+λkdk)f(x_k+\lambda_kd_k)f(xk+λkdk)较之f(xk)f(x_k)f(xk)
Shilong Wang
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2022-12-12 19:50
最优化
算法
人工智能
线性代数
矩阵
机器学习实战(四):逻辑斯蒂回归
机器学习实战:逻辑斯蒂回归1、关于逻辑斯蒂回归1.1一般过程1.2优缺点1.3Sigmoid函数2、基于
最优化方法
的最佳回归系数确定2.1梯度上升法2.1.1主要思想2.1.2Logistic回归梯度上升优化算法
qq_45792429
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2022-12-12 13:04
机器学习
机器学习
回归
算法
机器学习——Logistic回归
回归一、Logistic回归介绍1、一些概念2、一般过程3、优缺点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类1、Sigmoid函数2、Logistic回归分类器和Sigmoid函数三、基于
最优化方法
的最佳回归系数确定
m0_54376774
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2022-12-12 00:37
深度学习入门:基于Python的理论与实现③
第六章与学习相关的技巧本章将介绍神经网络的学习中的一些重要观点,主题涉及寻找最优权重参数的
最优化方法
、权重参数的初始值、超参数的设定方法等。
栖陆@.
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2022-12-11 11:29
python
深度学习
人工智能
机器学习与深度学习核心知识点总结
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达数学1.列举常用的
最优化方法
梯度下降法牛顿法,拟牛顿法坐标下降法梯度下降法的改进型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG
小白学视觉
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2022-12-11 10:32
算法
神经网络
卷积
sqoop
activiti
《最优化理论与方法》
本书分为四篇:第一篇,线性规划与整数规划:最优化基本要素,线性规划,整数规划;第二篇,非线性规划:非线性规划数学基础,一维
最优化方法
,无约束多维非线性规划方法,约束问题的非线性规划方法,非线性规划中的一些其他方法
wqcriver
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2022-12-11 05:34
优化
出版
《最优化理论与算法》(陈宝林)——第10章:使用导数的
最优化方法
目录最速下降法核心思想计算步骤算法讨论牛顿法原始牛顿法核心计算步骤算法讨论阻尼牛顿法:牛顿法进一步修正:共轭梯度法基本思想求解步骤:二次函数一般函数算法讨论拟牛顿法信赖区域方法最小二乘法最速下降法核心思想负梯度方向为最速下降方向计算步骤算法讨论越接近极值点,锯齿现象越严重,收敛越慢。Hesse矩阵条件数越大,锯齿现象越严重,收敛越慢总结:最速下降方向反映了目标函数的一种局部性质.从局部看,最速下降
fenneishi
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2022-12-11 05:02
数值优化
最优化理论与方法 第一章
最优化理论与方法第一章内容摘要1.2数学基础1.2.1范数1.3凸集和凸函数1.4无约束问题的最优性条件1.4
最优化方法
的结构内容摘要本书主要研究无约束最优化问题(3-7)、约束最优化问题(8-13)及非光滑优化问题
跌跌撞撞走向前方
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2022-12-11 04:59
运筹优化
深度学习(四)分类
理想情况下的分类问题的解决模型是一个布尔函数,损失函数是分类错误的次数,这样的损失函数显然是不能用
最优化方法
求解的。不过它也可以用感知机和支持向量机来解决,本节不作介绍。
ZEKEGU1997
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2022-12-09 09:39
深度学习
机器学习
深度学习
Logistic回归
目录什么是Logistic回归Logistic回归的一般过程基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类基于
最优化方法
的最佳回归系数确定梯度上升法读取数据Sigmoid函数使用梯度上升找到最佳参数普通梯度上升算法实现
铜制匠
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2022-12-08 19:08
回归
逻辑回归
最优化方法
——QR Factorization
最优化方法
——QRFactorization前言一、QR分解二、QR分解方法1.GSQR2.修正的GSQR3.Householder三、性能比较总结肝!
显然易证
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2022-12-08 00:05
最优化方法
线性代数
矩阵
qr
机器学习实战——Logistic回归
目录一.Logicstic回归的一般过程1.logicstic:2.sigmoid函数2.1:Logicstic回归:分类问题2.2Logicstic回归:极大似然法二.基于
最优化方法
的最佳回归系数确定
SUGA没有R
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2022-12-07 17:49
开发语言
概率论
逻辑回归
机器学习
机器学习——logistic回归
机器学习——logistic回归基础概念分类问题与回归问题Sigmoid函数基于
最优化方法
的最佳回归系数确定问题引出极大似然估计梯度上升算法梯度下降算法代码实现总结Logistic回归算法,又叫做逻辑回归算法
摆脱咸鱼
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2022-12-07 17:10
机器学习
python
回归
机器学习实战——logistic回归
目录一、Logistic回归介绍1.Logistic回归的一般过程2.Logistic回归的特点二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、基于
最优化方法
的最佳回归系数确定1.梯度上升法2
weixin_46120403
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2022-12-07 00:51
算法
机器学习
sklearn
《机器学习实战》—— Logistic 回归
文章目录一、Logistic回归二、基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类三、梯度上升算法四、基于
最优化方法
的最佳回归系数确定4.1查看数据的分布情况4.2训练算法:使用梯度上升找到最佳参数
LiaoNanan
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2022-12-07 00:46
机器学习
python
机器学习
遗传算法的简介与应用详细过程
:遗传算法的简介与应用-子木的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/49055485写在前面遗传算法是通过大量备选解的变换、迭代和变异,在解空间中并行动态地进行全局搜索的
最优化方法
子木呀
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2022-12-06 22:15
遗传算法
MATLAB
最优解
遗传算法染色体
深度学习入门学习笔记之——深度学习
1、加深网络关于神经网络,我们已经学了很多东西,比如构成神经网络的各种层、学习时的有效技巧、对图像特别有效的CNN、参数的
最优化方法
等,这些都是深度学习中的重要技术。
前丨尘忆·梦
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2022-12-06 11:54
tensorflow深度学习
深度学习
人工智能
神经网络
【深度学习】 自编码器(AutoEncoder)
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XXX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XRX^RXR。在时间序列异常检测场景下,异
赵孝正
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2022-12-06 10:47
自然语言处理
深度学习
人工智能
神经网络
机器学习之Logistic回归简单实例
这里的“回归”一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集,因此,logistic训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是
最优化方法
.例如:在两个类的情况下,函数输出0或1,这个函数就是二值型分类器的
CHRN晨
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2022-12-06 07:58
机器学习
机器学习
机器学习(五)logistic回归
目录1.Logistic回归概述1.1Sigmoid函数1.2基于
最优化方法
的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2
Ag11
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2022-12-06 07:51
回归
人工智能
机器学习——Logistic回归
目录一、Logistic基本概念1.1Logistic回归1.2Logistic分布1.3基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类二、基于
最优化方法
的最佳回归系数确定2.1极大似然估计2.2梯度上升法
装进了牛奶箱中
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2022-12-05 22:49
机器学习
回归
逻辑回归
最优化理论笔记及期末复习(《数值最优化》——高立)
目录一、预备知识二、无约束
最优化方法
的基本结构三、凸集和凸函数四、负梯度方法和Newton型方法五、共轭梯度法六、约束最优化问题的最优性理论七、罚函数方法八、期末复习8.1知识点复习8.2习题复习8.3
卡拉比丘流形
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2022-12-05 16:22
最优化理论
数学笔记
人工智能
算法
数值最优化
最优化方法
解决计算机算法问题,最优化问题求解之:遗传算法
遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程,下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各个主要执行步骤。例:求下述二元函数的最大值:(1)个体编码遗传算法的运算对象是表示个体的符号串,所以必须把变量x1,x2编码为一种符号串。本题中,用无符号二进制整数来表示。因x1,x2为0~7之间的整数,所以分别用3位无符号二进制整数来表示,将它们连接在一起所组成的6位无符号二进制数就形成了个体的基因型
陈六六的成长笔记
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2022-12-05 11:18
最优化方法解决计算机算法问题
自编码器的理解与应用
是一种无监督学习,基于反向传播算法和
最优化方法
,利用数据x本身作为监督来指导神经网络学习一个映射关系h,得到一个重构输出y。这个y近似等于x。自编码器可以理解为试图让输出和输入一样的神经网络。
dlut0427
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2022-12-03 04:17
python
机器学习
数据挖掘
罚函数法简述
罚函数法(惩罚函数法)与可行方向法是实际常用的多维度、有约束的
最优化方法
。罚函数罚函数法的思想就是将约束条件g(x),h(x)作为惩罚项加入函数f(x)中得到函数p(x,k)。
rotten wood
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2022-12-02 13:04
深度学习
机器学习
你想知道的特征工程,机器学习优化方法都在这了!收藏!
1.1特征归一化1.2类别型特征1.3高维组合特征的处理1.4文本表示模型1.5其它特征工程1.6特征工程脑图2.机器学习优化方法2.1机器学习常用损失函数2.2什么是凸优化2.3正则化项2.4常见的几种
最优化方法
mantchs
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2022-12-02 12:39
machine
learning
特征工程
机器学习优化方法
模型评估
算法
机器学习
【算法中的
最优化方法
】国科大林姝期末复习2021
这门课的资料在网上很少,本着为师弟师妹期末减负的思想总结一下2021年的考题~~凸、拟凸函数、单峰函数的判断(给函数)、梯度方向的判断(PPT最后一页那道题)、给函数和约束判断最优的方法,说明原因,给出停止条件。(考的这几道题的来源我在文后的文件中给出osc_sample_exam_1-4)把给定的函数和约束化成minf(x)=CTxminf(x)=C^Txminf(x)=CTx,s.t.Ax=b
Katniss的名字被占用
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2022-12-02 07:38
笔记
算法
国科大 - 算法中的
最优化方法
(林姝)考试复习
Motivation本文针对中国科学院大学研究生开设的《算法中的
最优化方法
》课程,授课老师是林姝老师。
兮的皮卡丘
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2022-12-02 07:36
咸鱼杂谈
算法
MATLAB用梯度法求解目标函数,用MATLAB实现最速下降法,牛顿法和共轭梯度法求解实例...
实验的题目和要求一、所属课程名称:
最优化方法
二、实验日期:2010年5月10日~2010年5月15日三、实验目的掌握最速下降法,牛顿法和共轭梯度法的算法思想,并能上机编程实现相应的算法。
Soul App
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2022-12-01 23:57
最优化方法
python教程_Scipy优化算法--scipy.optimize.fmin_tnc()/minimize()
scipy中的optimize子包中提供了常用的最优化算法函数实现,我们可以直接调用这些函数完成我们的优化问题。scipy.optimize包提供了几种常用的优化算法。该模块包含以下几个方面使用各种算法(例如BFGS,Nelder-Mead单纯形,牛顿共轭梯度,COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数(minimize())全局(蛮力)优化程序(例如,anneal(),basin
weixin_39637049
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2022-12-01 18:44
最优化方法python教程
人工智能-机器学习-深度学习-概述
文章目录一:人工智能需要的基础和涉及内容二:数学基础(1)线性代数(2)概率论(3)数理统计(4)
最优化方法
(5)信息论三:机器学习(1)线性回归①:简述②:概述(2)朴素贝叶斯①:简述②:概述(3)逻辑回归
我擦我擦
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2022-12-01 10:14
回归
算法
人工智能
【读书笔记】《深度学习入门——基于python的理论与实现》
笔记结构索引提高学习效果tips参数optimizers:寻找最优权重参数
最优化方法
权重参数初始值设定超参数过拟合函数激活函数输出层函数损失函数im2col函数层Affine层Softmax-with-loss
changreal
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2022-12-01 04:57
深度学习
深度学习
神经网络
读书笔记
机器学习训练算法六(最速下降法)
连续函数的
最优化方法
-最速下降法1、介绍2、数学原理3、Matlab程序1、介绍最速下降法和梯度下降法基本相同,就是选择该点梯度的反方向进行搜索;区别在于,梯度下降法需要预先根据经验设定公式20的步长η
黎明鱼儿
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2022-11-28 07:26
算法
机器学习
matlab
算法
机器学习
matlab
python共轭梯度法_最速下降法(梯度下降法)python实现
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过
最优化方法
对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。常见的
最优化方法
有梯度下降法、牛顿法和拟。牛顿法、共轭梯度法等等。
weixin_39639514
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2022-11-28 07:26
python共轭梯度法
深度学习基础笔记(感知机+CNN+RNN等等)
目录专业词汇神经网络感知机多层感知机卷积神经网络CNN激活函数正则化
最优化方法
模型设计生成模型自然语言处理NLP循环神经网络RNN流程:专业词汇学习率:一个参数,人为选择,用于控制梯度下降中x的更新将数据分为测试数据集和验证数据集
Silentambition
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2022-11-28 04:42
人工智能(深度学习)
深度学习
神经网络
卷积神经网络
循环神经网络
《深度学习入门》第6章:与学习相关的技巧
权重的初始值三、BatchNormalization四、正则化五、超参数的验证前言笔者最近阅读了《深度学习入门——基于Python的理论与实现》这本书的第六章,这一章主要讲述了深度学习相关的技巧,包括权重参数
最优化方法
rellvera
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2022-11-27 17:31
深度学习
学习
人工智能
支持向量机SVM介绍以及MATLAB实现
ovr区别三、MATLAB实现libsvm包实现1.产生训练集/测试集2.数据归一化3.SVM创建/训练(RBF核函数)4.SVM仿真测试5.结果展示一、介绍 支持向量机是数据挖掘中的一项新技术,是借助
最优化方法
来解决机器学习问
爱听雨的犬猫
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2022-11-26 02:46
支持向量机
matlab
机器学习
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