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  • latex帽子汇总2022-06-29 14:01:18

    \(\hat{A}\) \hat{A} \(\widehat{A}\) \widehat{A} \(\tilde{A}\) \tilde{A} \(\widetilde{A}\) \widetilde{A} \(\overline{A}\) \overline{A} \(\underline{A}\) \underline{A} \(\overbrace{A}\) \overbrace{A} \(\underbrace

  • 机器学习基础——高数2021-12-09 20:31:41

    高等数学 1.导数定义: 导数和微分的概念 \(f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}\) (1) 或者: \(f'({{x}_{0}})=\underset{x\to {{x}_{0}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x

  • 一些优化问题的笔记---(拉格朗日乘子法、对偶问题、KKT条件、半二次方分裂法、ADMM)2021-02-05 23:01:03

    To Be Continue~ 共轭函数 假设 \(f: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}\),函数 \(f^*: \mathbb{R} \rightarrow \mathbb{R}\)。若两函数满足: \[f^*(y) = \underset{x \in dom f}{\sup} (y^Tx-f(x)) \]则 \(f^*\) 是 \(f\) 的共轭函数,共轭函数是使上式的上确界小于 \(\infty\)

  • 中科大-凸优化 笔记(lec8)-保凸变换(下)2021-02-05 15:33:56

    全部笔记的汇总贴(视频也有传送门):中科大-凸优化 一、椭球是球的仿射映射 ε = { x ∣

  • PRML_solutions_Chapter112021-01-27 14:02:00

    Chapter 11. Sampling Methods 目录Chapter 11. Sampling MethodsExercise 11.10 Exercise 11.10 Hint. 用归纳法证明。 当 \(\tau=0\) 时,\(\underset{z^{(0)}}{\mathbb{E}}\left[z^{(0)}\right] =0\),结论成立。 假设当 \(\tau=k\) 时,\(\underset{z^{(0:k)}}{\mathbb{E}}\left

  • PRML笔记2021-01-27 13:32:12

    参数估计 点估计 极大似然估计: 优化目标:\(p(X|\theta)\) 预测分布:\(p(x|\theta_{\rm MLE})\) 最大后验估计:\(p(\theta|X, \alpha)\propto p(X|\theta)p(\theta|\alpha)\) 优化目标:\(p(X|\theta)p(\theta|\alpha)\) 预测分布:\(p(x|\theta_{\rm MAP})\) 矩估计(数理统计) 区

  • 机器学习-白板推导系列(六)(2) - 约束优化问题2021-01-21 23:01:28

    6. 约束优化问题 6.1 弱对偶性证明 6.1.1 概述 约束优化问题 约束优化问题的 原 问 题 ( P

  • 机器学习_数学基础2019-10-14 14:52:51

    高等数学 1.导数定义: 导数和微分的概念 \(f'({{x}_{0}})=\underset{\Delta x\to 0}{\mathop{\lim }}\,\frac{f({{x}_{0}}+\Delta x)-f({{x}_{0}})}{\Delta x}\) (1) 或者: \(f'({{x}_{0}})=\underset{x\to {{x}_{0}}}{\mathop{\lim }}\,\frac{f(x)-f({{x}_{0}})}{x

  • 拉格朗日对偶性2019-09-02 12:53:18

    拉格朗日对偶性 原始问题: $\underset{x}{min}f(x)$ $\begin{matrix}s.t. & c_{i}(x)\leq 0,i=1\sim k \\  &h_{j}(x)= 0,j=1\sim l   \end{matrix}$   广义拉格朗日函数 $L(x,\alpha ,\beta )=f(x)+\sum_{i=1}^{k}\alpha _{i}c_{i}(x)+\sum_{j=1}^{l}\beta _{i}h_{j}(x)$

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