最优化算法是一个很大的家族，线性规划只是很简单的一种，本文旨在引导大家理解什么叫最优化，简单说就是 在 所有 x 里面找到 y 最大的方法 线性规划 优化模型试图在满足给定约束的决策变量的所有值的集合中，找到优化（最大化或最小化）目标函数的决策变量的值。 它的三个主要组成部分是： 目标函数：要优化的 ...
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2021-03-17 15:10:38
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特点：具有超线性收敛速度，只需要计算梯度，避免计算二阶导数 算法步骤 \(step0:\) 给定初始值$x_0$,容许误差$\epsilon$ \(step1:\) 计算梯度$g_k=\nabla f(x_k)$,if \(norm(g_k)<=\epsilon\)， \(break;\) 输出当前 ...
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2020-08-09 20:21:06
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主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类，其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数（权重系数），主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼，其数学特性符合单位阶跃函数，在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景（比如分数从0 到 60会很容易，越往上你所花的时 ...
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2020-06-17 19:55:29
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Recursive Least Square(RLS) 最小二乘算法(Least Square)解决的问题是一个多元线性拟合问题: $\{a_1,a_2,a_3,...,a_n,b\}$, 其中$a_i$为自变量, $b$为响应值. 在线系统会不断获得新的观测值$\{a_1^i,a_2^i,a_3^ ...
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2020-05-10 14:48:10
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梯度下降法 梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这 ...
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2020-01-24 17:28:40
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最陡下降法（steepest descent method）又称梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 函数值下降最快的方向是什么？沿负梯度方向 d=?gk ...
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2020-01-05 10:09:13
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之前做特征选择，实现过基于群智能算法进行最优化的搜索，看过一些群智能优化算法的论文，在此做一下总结。 在生活或者工作中存在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，如何使利润最大化”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... ...
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2019-12-12 00:58:29
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转自百度百科：https://baike.baidu.com/item/启发式算法/938987?fr=aladdin 启发式算法（heuristic algorithm)是相对于最优化算法提出的。一个问题的最优算法求得该问题每个实例的最优解。 启发式算法一般针对NP-hard问题：https:// ...
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2019-10-16 17:45:23
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首先看一张函数图像： 很明显，这个函数最小值点在E点，而A、C、G是函数的局部极小值点。我读书期间学的数学专业，研究的方向就是最优化算法，说的直白点，就是找函数的最小值点，如果得找到了E点就说明成功了，可是如果只找到了A、C、G中的一个就停滞，这时算法就陷入局部最优了，这个时候就需要修改算法，需要加 ...
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2019-04-08 18:38:03
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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 ...
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2019-04-03 12:24:43
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