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最优化方法
PyTorch 深度学习实践-04-[Back Propagation]
Date:2021-12-20Repositity:Gitee0.前言Reference:WIKI反向传播(英语:BackPropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与
最优化方法
AnimateX
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2022-11-25 10:23
pytorch
pytorch深度学习实践
机器学习:Logistic回归处理用气象数据预测森林火灾的数据挖掘方法
文章目录线性模型与回归最小二乘与参数求解1.一维数据:2.多维数据最大似然估计Logistic回归基本介绍基于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最优化算法之梯度上升法训练算法
whh_0509
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2022-11-23 18:37
python
机器学习
c++
深度学习 复习注意
梯度下降法:一种基于搜索的
最优化方法
,是训练神经网络的基本方法,它其实不是一个机器学习算法,但是在机器学习领域,许多算法都是以梯度下降法为基础的,它的主要作用是寻找目标函数的最优解。
生命苦短 必须喜感
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2022-11-23 15:02
深度学习
机器学习——牛顿法详解
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,拉格朗日乘数法(约束优化)等等。本期的主题是牛顿法的详解,为了更好的理解,会简明的说一下梯度下降法的内容。
专业敲bug的周郎
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2022-11-23 00:08
机器学习-牛顿法
机器学习
算法
牛顿法-梯度下降法
https://blog.csdn.net/lsgqjh/article/details/791680951.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的
最优化方法
leo_fighting
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2022-11-23 00:08
算法
MATLAB 随机森林超参数优化教程(Hyperparameters Tuning of Random Forest)
本文主要内容翻译自MATLAB官网,此外也增加了一些自己的注释,参考链接如下:TuneRandomForestUsingQuantileErrorandBayesianOptimization使用分位数误差和贝叶斯
最优化方法
进行随进森林调参以下例子将展示如何使用分位数误差来实现基于贝叶斯最优化的随机森林的超参数调整
天外来客Jonty
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2022-11-22 20:03
MATLAB
学习日记
机器学习
学习日记
matlab
随机森林
算法
高数基础:ch0. 概述以及预备知识
第零阶段:数学课程一、高数基础Introduction课程名称:数学基础课程内容:数学分析(一元微分、一元积分,多元微分)线性代数(线性方程组、矩阵运算、矩阵分解、二次型)最优化(使用导数的
最优化方法
、
呜哇呜
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2022-11-22 18:09
高数基础
机器学习
数据挖掘
深度学习
线性代数
算法
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)
1.梯度下降法(GradientDescent)梯度下降法是最早最简单,也是最为常用的
最优化方法
。梯度下降法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。
科研小白~瞄
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2022-11-22 14:25
【Math】常见的几种
最优化方法
点击上方“小白学视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达作者:poll来源:https://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4751804.html目录梯度下降法牛顿法和拟牛顿法共轭梯度法启发式优化方法解决约束优化问题——拉格朗日乘数法我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下,如何使利润最
小白学视觉
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2022-11-22 14:23
算法
python
机器学习
人工智能
深度学习
【高等工程数学】南理工研究生课程 突击笔记8
最优化方法
1——线性搜索
最优化方法
1——线性搜索文章目录
最优化方法
1——线性搜索写在前面一、一维搜索二、最速下降法三、牛顿法四.共轭梯度法总结写在前面第五章内容很多,而且平均每次都要考两题,大致内容如下,这次先写线性搜索部分一
asa440
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2022-11-22 07:02
算法
【高等工程数学】南理工研究生课程 突击笔记8
最优化方法
2——单纯形法
最优化方法
2——单纯形法文章目录
最优化方法
2——单纯形法写在前面单纯形法表格法总结写在前面单纯形法原理好像很复杂,只是记操作方法又不太好,我参考了很多资料尽可能解释每一步的实际意义相关参考:1:单纯形法详解
asa440
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2022-11-22 07:02
算法
理解梯度下降法
一个基于搜索的
最优化方法
,每一步都沿着当前梯度的方向,最后到达目标。在训练神经网络时,求解损失函数的最小值。
且听风吟~
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2022-11-21 16:35
机器学习
梯度下降
优化算法
机器学习
神经网络中的常用算法-BP算法
反向传播是一种与
最优化方法
(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所
kupeThinkPoem
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2022-11-21 11:34
神经网络中的算法
算法
神经网络
反向传播算法推导、激活函数、梯度消失与爆炸
SigmoidTanhReLUsoftmax梯度消失与梯度爆炸起因出现的原因表现解决方案参考文档反向传播算法定义反向传播(Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与
最优化方法
乁羐
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2022-11-21 09:36
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)
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是一个重要的数学分支
River_J777
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2022-11-21 08:18
最优化理论与算法
optimization
算法
数学建模
线性代数
最优化方法
02——优化问题引入、线性组合、正交化
目录系列文章目录一、优化问题1.渐近记号—o记号(高阶无穷小)2.必要条件3.凸集与凸函数3.1凸集3.2凸函数4.向量偏导5.优化问题样例6.聚类与K-means6.1聚类6.2K-means二、线性组合与线性相关1.线性相关2.线性无关3.基4.标准正交向量4.1标准正交基4.2标准正交分解5.正交化(Gram-Schmidt)算法5.1定义与性质5.2例题5.3时间复杂度分析总结系列文章目录
@李忆如
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2022-11-20 21:03
最优化方法
线性代数
算法
聚类
最优化方法
----有约束优化问题C++实现
问题描述在可行域内,沿着目标函数的负梯度方向移动;沿着被破坏的约束的梯度方向与目标函数梯度方向的和向量移动。优化问题:minx^2+2*y^2s.t.x+y>=4起始点:z=[1,4.5]固定步长k=1由KKT条件可以解出x*=[8/3,4/3]代码实现:#include#include#include#includeusingnamespacestd;doubleC=0;vectorB={0,0
weixin_35338624
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2022-11-17 13:14
最优化方法
二次优化问题dfp_【复习笔记】
最优化方法
- 3. 无约束优化方法
第三章无约束优化方法本文是本人研究生课程《
最优化方法
》的复习笔记,主要是总结课件和相关博客的主要内容用作复习。
Avatar Ye
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2022-11-17 13:14
二次优化问题dfp
最优化方法
——K-means实现手写数字图像聚类
目录系列文章目录一、问题二、实验思路综述(1)实验工具(2)实验数据(3)实验目标(4)实验步骤三、K-means聚类算法的原理与算法过程(1)K-means算法原理(2)K-means算法流程(3)K-means算法分析四、手写数字图像聚类(1)导入并处理MNIST数据集(2)K-means聚类(3)结果可视化3.1PCA3.2LDA五、存在问题与优化及创新聚类算法设计六、结果与分析(1)复杂度
@李忆如
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2022-11-15 08:25
最优化方法
python
kmeans
matlab
机器学习:算法与应用 by XDU 2022冬季课程笔记1:线性回归与逻辑回归
逻辑回归(LogisticRegression)分类器4.总结1.回顾与总览上节课程概括了整个机器学习算法流程,以及算法中最重要的三个方面:选择合适的模型来拟合数据选择一类损失函数1用于训练模型选择一种
最优化方法
来求解模型
spon-gia
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2022-11-15 07:10
课程笔记
算法
逻辑回归
机器学习中的数学知识1——导数、向量、偏导与梯度
数学是机器学习的基础,各种算法需要大量使用微积分,线性代数,概率论,
最优化方法
等数学知识,特别是最优化理论,可以说机器学习中的大多数算法研究到最后都是一个数学优化问题。
qq_37791263
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2022-11-14 13:44
数学
机器学习
机器学习
线性代数
matlab试用SUMT外点法求解,数学建模集训知识大纲
层次分析法主成分分析法模糊综合评价法聚类分析法秩和比法人工神经网络熵权法灰色关联度分析预测算法插值拟合回归模型预测灰色预测GM时间序列神经网络统计分析方差分析回归分析多元统计分析分类问题假设检验(非参数)聚类
最优化方法
常用算法无约束优化有约束优化二次规划一般有约束非线性规划计算机算法动态规划回
刘一树
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2022-11-10 23:18
03机器学习--梯度下降及python实现
梯度下降法简单模拟③多元线性回归中使用梯度下降④优化(梯度下降法的向量化)⑤数据的归一化⑥随机梯度下降法⑦scikit-learn中的随机梯度下降⑧关于梯度的调试⑨总结①概述不是一个机器学习算法是一种基于搜索的
最优化方法
作用
小徐爱吃_山楂锅盔
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2022-11-07 16:01
机器学习学习笔记
python
pycharm
机器学习
sklearn
《机器学习实战》5.Logistic回归
目录1基于logistic回归和sigmoid函数的分类2基于
最优化方法
的最佳回归系数确定2.1梯度上升法2.2训练算法:使用梯度上升找到最佳参数2.3分析数据:画出决策边界2.4训练算法:随机梯度上升
豆豆豆豆芽
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2022-11-02 08:54
tensorflow学习
回归
数据挖掘
人工智能
matlab用最小欧氏距离,一种基于欧氏距离线性化逼近的设施选址
最优化方法
与流程...
本发明提供一种基于将欧氏距离线性化的设施最优选址的方法,它可用于在城市公共设施规划,针对现有的城市居民的分布,求解最优的垃圾仓库点坐标选址以及相应的居民分配,以减少居民与其所分配的垃圾仓库之间的运输成本,属于物流设施规划与选址领域。二、背景技术:在物流设施规划领域,仓库选址问题是影响运输成本和效率的关键问题。。在经济发展过程中,我们经常需要设置一个或多个集散物质、传输信息或执行某种服务的“仓库”点
赵和玉
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2022-11-01 14:23
matlab用最小欧氏距离
最优化方法
:五、无约束
最优化方法
主要参考书目:
最优化方法
及其应用/郭科,陈聆,魏友华.-北京:高等教育出版社,2007.7(2013.7重印)在第四章中,我们解决了确定搜索步长的问题,现在解决确定搜索方向的问题。
寂风如雪
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2022-10-31 18:45
优化问题
无约束优化
无约束
最优化方法
-牛顿法
无约束
最优化方法
-牛顿法牛顿法(Newton'smethod)又称为牛顿-拉弗森方法(Newton-Raphsonmethod),它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法,迭
元宇宙iwemeta
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2022-10-31 18:45
最优化问题——无约束优化方法(一)
1无约束优化问题的引入1.1无约束优化意义实际的优化问题一般都有很多的约束,那么为什么还需要研究无约束的
最优化方法
呢?首先,我们从一个例子开始,相
隔壁的NLP小哥
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2022-10-31 18:41
最优化问题
非线性规划(凸规划,无约束
最优化方法
,约束
最优化方法
)
非线性规划非线性规划的最优解可能在可行域的任何地方取得。一元函数:二阶导数>=0,曲线凹,即下凸。二元函数:图解法凸集:集合中任意取两个点x1和x2,若x1和x2之间的任意一个点都在该集合中,则该集合为凸集。凸规划凸规划:可行域是凸集,函数是凸函数。求f(x)的H矩阵,H矩阵一定是对称矩阵(除了主对角线以外,其余元素关于主对角线对称)。若H矩阵半正定,则f(x)是凸集上的凸函数;若为正定,则为严格
-Yii
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2022-10-31 18:10
数模
无约束
最优化方法
文章目录最速下降法Newton法共轭梯度法无约束最优化问题minf(x)f:Rn−>R(1)求解(1),就是找到Rn中的一点x∗,使得∀x∈Rn,均有f(x∗)≤f(x),称x∗为(1)的全局极小点。minf(x)\qquadf:R^n->R\qquad(1)\\\\\求解(1),就是找到R^n中的一点x^*,使得∀x∈R^n,\\均有f(x^*)≤f(x),称x^*为(1)的全局极小点。minf
Y丶bs
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2022-10-31 18:38
数学
算法
数学
拉格朗日对偶
对偶是
最优化方法
里的一种方法,它将一个最优化问题转换成另外一个问题,二者是等价的。拉格朗日对偶是其中的典型例子。
喜欢打酱油的老鸟
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2022-10-27 09:17
人工智能
拉格朗日对偶
最优化方法
1(交大
最优化方法
1:介绍(2022重录)_哔哩哔哩_bilibili交大许志钦教授听课笔记优化得到的解有一定分析、刻画:一些问题,不同限制条件得到的解不一样;优化过程中收敛的速度不同算法:梯度下降、牛顿法、内敛法
linyuxi_loretta
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2022-10-19 19:41
凸优化
java
开发语言
【简单学习机器学习】简单易学的机器学习算法——Logistic回归
要进行最佳拟合,则需要寻找到最佳的拟合参数,一些
最优化方法
就可以用于最佳回归系数的确定。二、
最优化方法
确定最佳回归系数
最优化方法
有基于梯度的梯度下降法、梯度上升发,改进的随机梯度下降法等等。基于梯
feng_zhiyu
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2022-10-07 07:58
机器学习
机器学习
梯度
梯度下降
Logistic回归
最优化方法
01——向量、线性函数、范数
梯度与偏导4.泰勒公式4.1泰勒展开4.2一阶泰勒近似4.3泰勒展开例题5.回归模型3、范数1.无穷范数(lp范数的特例)2.lp范数与特殊不等式3.标准差、均方根总结系列文章目录本系列博客重点在深圳大学
最优化方法
课程的核心内容梳理
@李忆如
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2022-10-02 07:41
最优化方法
线性代数
Matlab--优化工具箱
优化工具箱优化工具箱(OptimizationToolbox)是对MATLAB数值计算环境扩展得一组函数,它包括以下
最优化方法
的内容:1.无约束非线性最小化(Unconstrainednonlinearminimization
阿妮妮
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2022-09-28 09:15
Matlab
Matlab--优化工具箱
机器学习(深度学习)中的反向传播算法与梯度下降
一、反向传播算法定义:反向传播(Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,其与
最优化方法
(如梯度下降法)的结合使用是用来训练人工神经网络的常用方法。
AIWCZ
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2022-09-27 18:46
人工智能基础夯实
机器学习
人工智能
算法
神经网络
数学建模-第六章:
最优化方法
建模
最优化方法
/数学规划,是运筹学的一个分支怎样建立最优化问题的数学模型决策变量和函数约束或限制条件目标函数连续变量优化模型线性规划标准形式的线性规划模型线性规划问题转为标准形式maxw=7x+12ys.t9x
夏高木杉
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2022-09-13 18:38
算法
线性代数
机器学习
最优化方法
python教程_GitHub - Zshoufeng/Simplex-methods: 单纯形法,运输问题的Python简单实现。
Simplex-methods
最优化方法
课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输问题求解。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输问题求解。
weixin_39822629
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2022-09-13 18:34
最优化方法python教程
最优化方法
课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可...
Simplex-methods
最优化方法
课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输问题求解。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输问题求解。
SN和Pulsar
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2022-09-13 18:34
运输问题python编程
最优化方法
课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯...
Simplex-methods
最优化方法
课程作业,设计一个可以运行的平台软件,可以选择单纯形法、运输问题求解。主要算法为单纯形法和表上作业法,分别解决线性规划求最小值与运输问题求解。
Qawedcs
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2022-09-13 18:33
货物托运收费python
利用雅可比方法求线性方程组C语言_优化方法(一)
1.梯度下降法(GradientDescent)针对无约束最优化问题,梯度下降法是常用的
最优化方法
之一,其法实现简单,当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局解。
weixin_39534149
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2022-09-13 07:29
【预测模型-SVM分类】基于算术优化算法优化支持向量机SVM实现数据分类附matlab代码
1内容介绍支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是借助于
最优化方法
解决数据挖掘中若干问题的有力工具,它不仅有着统计学习理论的坚实基础,而且具有直观的几何解释和完美的数学形式,
matlab_dingdang
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2022-09-09 13:43
神经网络预测
支持向量机
算法
分类
Planning-Apollo速度决策规划
利用STGraph,将障碍物、限速等投影在ST图上,利用全局搜索方法DP算法得到决策,在利用
最优化方法
进行速度规划。
小作坊钳工
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2022-08-26 07:48
Auto
Driving
动态规划
算法
人工智能
机器学习之常见的几种
最优化方法
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。
lew-yu
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2022-08-26 07:14
ML
机器学习
人工智能、深度学习、机器学习常见面试题261~280
目录261.常见的几种
最优化方法
262.主成分分析(PCA)263.降维的必要性264.降维的目的
fpga和matlab
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2022-08-18 13:07
★求职笔试/面试题目及知识总结
人工智能
人工智能面试
深度学习面试
深度学习
机器学习
python 遗传算法优化bp神经网络_MATLAB神经网络(3) 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合...
3.1案例背景遗传算法(GeneticAlgorithms)是一种模拟自然界遗传机制和生物进化论而形成的一种并行随机搜索
最优化方法
。其基本要素包括:染色体编码方法、适应度函数、遗传操作和运行参数。
weixin_39627661
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2022-07-02 07:29
python
遗传算法优化bp神经网络
总结整理之深度学习中的
最优化方法
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
主要有以下几种。
To_1_oT
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2022-05-31 07:41
总结整理
机器学习
深度学习和神经网络
梯度下降
Adam
优化方法
SGD
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,SIGAI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。机器学
stay_foolish12
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2022-05-22 07:05
机器学习
机器学习
最优化算法
最优化方法
二:凸集、凸函数与凸优化
凸优化最基础的优化方法,设定凸函数、凸集合条件,满足该条件的优化问题可以方便地求解,同时非凸优化问题可以转化成凸优化问题求解,这是凸优化最有价值的地方。1凸集凸集定义:对于集合D,若对于任意两点满足:并且该连线上任一点处于集合中,则集合D为凸集,反之为凹集。直观理解:2凸函数2.1凸函数定义对于凸集D,如果对于任意的,恒有:则函数为凸集D上的凸函数。如果恒有如下公式:则函数为凸集D上的严格凸函数。
LittleEmperor
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2022-05-13 07:33
最优化方法
北京交通大学
最优化方法
I2020-2021第1学期期末考试试题
若想下载pdf版本请点击下侧链接https://download.csdn.net/download/qq_37043811/14070646北京交通大学研究生考试试题(A)课程名称:
最优化方法
I学年学
SunGlassGreat
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2022-05-08 07:51
数学
线性代数
矩阵
动态规划
算法
抽象代数
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