最优化算法python实现篇（1）——进退法算法简介算法适用问题python实现示例运行结果 算法简介 进退法的用途是为一维极值优化问题寻找到一个包含极值的单峰区间，即从一点出发，试图搜索到使函数呈现“高-低-高”的三点，从而得到一个近似的单峰区间。 算法适用问题 凸优化问题，即目标
# -*- coding: utf-8 -*- #导入sympy包，用于求导，方程组求解等等 from sympy import * #设置变量 x1 = symbols("x1") x2 = symbols("x2") alpha = symbols("alpha") beta = symbols("beta") #构造拉格朗日等式 L = (x1-7/4)*(x1-7/4) +
内容来源于b站：https://www.bilibili.com/video/av27098560?from=search&seid=8477233308742732808 一、登山搜索算法 产生一个初始点； 向领域最高的方向移动 问题：依赖于初始状态，容易陷入局部最优 改进： 局部束搜索：随机产生多个初始点，并行搜索（多几个人从不同位置开始爬山，能到达最
目前在学习优化方法课程，记录课程作业欢迎大家讨论~ 点赞 收藏 分享 文章举报 Yao_Chuang 发布了2 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 64 私信 关注
动态规划程序设计是针对最优化问题的一种途径、一种方法，而不是一种特殊的算法。 诶 动态规划和上面说的一样 就是用来解决最优化问题的 解决多阶段问题时，各个阶段采取的决策，一般来说是与阶段有关的， 决策依赖于当前的状态，又随即引起状态的转移， 一个决策系列就是在变化的状态产生
理性模型的建模和算法，经验模型的决策建模和算法，构成了目前人工智能的基础，基于学习反馈的模型构成了它的进化。学习人工智能，必须有较好的数学基础。 《矩阵分析与应用第2版》电子书中总结了大量线性代数的知识，是一本很不错的书，数学专业可以跳过，主要是给工科生用的。归纳了不少论
一、管理经济学的研究对象 1、管理经济学的定义 管理经济学：运用经济理论和决策科学的分析工具，使一个企业组织能够在一定的经济环境中，在面临的各种约束之下，最有效的达到自己既定目标的科学。 管理经济学两个要点： 研究对象：资源配置有关的管理决策问题。 分析工具：经济理论和决策科学
1. 算法思想： 动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。动态规划实际上是一类题目的总称，并不是指某个固定的算法。动态规划的意义就是通过采用递推（或者分而治之）的策略，通过解决大问题的子问题从而解决整体的做法。动态规
简介 参考《最优化方法及其Matlab设计》 code function [s, phis, k, G, E] = golds(phi,a,b,delta, eps) % ---input % phi 所求的目标函数 % a 区间的下界 % b 区间的上界 % delta 自变量容许误差 % eps 函数值的容许误差 % ---output % s 近似极小点 % phis
主要推导了一个公式 即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归 其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。 可以看这个解释例子https://www.cnblogs.com/little-YTMM/p/5700226.html 2。 学习数值分析，学习了两种优化，无约束最优化和有约束最优化。 无
学习和纯优化的不同 经验风险最小化 将机器学习问题转化为一个优化问题的最简单方法是最小化训练集上的期望损失？？？？ 优化时不知道真实数据分布，只知道训练集中的样本分布。 自己理解：书中所说的”我们并不直接最优化风险，而是最优化经验风险，希望能够很大的降低风险“即我们在具体
https://blog.csdn.net/wishchin/article/details/80567558 自动调参的Adam方法已经非常给力了，不过这主要流行于工程界，在大多数科学实验室中，模型调参依然使用了传统的SGD方法，在SGD基础上增加各类学习率的主动控制，以达到对复杂模型的精细调参，以达到刷出最高的分数。
5 Logistic回归与最大熵模型 5.1 logistic回归模型 事件的几率是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值。 在 logistic回归模型中，输出Y的对数几率是输入X的线性函数。 通过模型可将线性函数转换为概率，线性函数的值越接近正无穷，概率值越接近1，线性函数的值越接近负无穷，概率
简介 粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSOParticle Swarm Optimization, PSOParticleSwarmOptimization,PSO)属于进化算法的一种，和模拟退火相似，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，也是通过适应度来评价解的品质，比遗传算法规则更为简单，没有遗传算法的“交叉”和
目录 01 有监督学习的损失函数 02 机器学习中的优化问题 03 经典优化算法 04 梯度验证 05 随机梯度下降法 06 随机梯度下降法的加速 07 L1正则化与稀疏性 机器学习算法 = 模型表征 + 模型评估 + 优化算法 优化算法：在模型表征空间中，找到模型评估指标最好的模型。 01 有监督学
参考： https://blog.csdn.net/prephet/article/details/81665907 https://blog.csdn.net/stihy/article/details/52737723 疑问： 1、LM算法与SLAM第6讲中定义不太一样，（信赖区域的确定中ρ的定义方法） 帖子中用二阶近似定义ρ，而slam第六讲中用一阶近似来表达，两者思想较为一致，判断应
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 本文希望通过《统计学习方法》 第六章的学习，由表及里地系统学习最大熵模型。文中使用Python实现了逻辑斯谛回归模型的3种梯度下降最优化算法，并制作了可视化动画。针对最大熵，提供一份简明的GIS最优化算法实现，并注解了一个IIS最优化
最优化方法相当于一门学科，大多为求最大值最小值。 所谓线性与非线性，如果函数是一元函数，相当于一条直线，那我们说他是线性的，若非，那么就是非线性的。 线性规划，目标函数为一次函数，约束条件为一次等式或者不等式所表示的问题称为线性规划问题。线性规划问题的标准表示形式， 基解
海龟交易法则11:历史测试的谎言 历史测试结果和实际交易结果的差异主要是由四大因素造成的： 交易者效应：如果一种方法在近期赚了很多钱，那么其他交易者很可能会注意到它，开始用类似的方法模仿它，这很容易导致这种方法的效果不再像一开始那样好。 随机效应（randomeffect):历史测试
在机器学习、模式识别的学习过程中，必须要解决最优化问题。 最优化理论的学习，推荐看《凸优化》、《最优化理论与算法第2版》等资料，配合着学习总结，会有很大的提高。 《最优化理论与算法第2版》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KT条件、
现在正在学习机器学习，其实就是统计机器学习，学习了这些资料，进行总结。 《统计学习导论基于R应用》其实是一本统计学习方法的概要书，提供了理解大数据和复杂数据必不可少的工具，数据来自近20年来生物学、金融学、市场营销学和天体物理学等领域。介绍了一些重要的建模方法和预测技术以及
动态规划 动态规划是运筹学的一个分支，是求解多阶段决策过程最优化问题的数学方法，在经济管理、工程技术、工农业生产及军事部门中都有着广泛的应用，并且获得了显著的效果。 学习动态规划，我们首先要了解多阶段决策问题。 多阶段决策问题例子： 最短路径问题 背包问
经过前三篇的学习笔记，对理论上的支持向量机算是稍微了解了，如何去求解前三篇学习笔记中的对偶问题呢？在这一篇学习笔记中将给出答案。 凸二次规划的对偶问题： $$\min_{\alpha} \frac{1}{2}\sum_{i=1}^{N}\sum_{j=1}^{N}\alpha_i\alpha_iy_iy_jK(x_i,x_j) - \sum_{i=1}^{N}\alpha_i$$ $
