学习支持向量机SVM时，拉格朗日对偶、Slater条件、KKT条件等一大堆概念席卷而来，让没系统学习过凸优化的笔者一头雾水，估计不少人都是这样吧。 为什么要引入一堆系数把约束条件与目标函数组合到一起？...
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2016-11-01 11:38:50
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1.统计学习
统计学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科，也称统计机器学习。统计学习是数据驱动的学科。统计学习是一门概率论、统计学、信息论、...
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2016-10-31 22:20:38
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梯度下降法(最速下降法): 求解无约束最优化问题的一种最常用的方法，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解.一般情况下，其解不保证是全局最优解.梯度下降法的收敛速度也未必是很快的. ###############################Matlab################# ...
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2016-10-23 02:06:34
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算法13 动态规划钢材裁剪 动态规划方法通常用来求解最优化问题。动态规划算法设计步骤： 1.刻画一个最优解的结构特征。 2.递归定义最优解的值。 3.计算最优解的值，通常采用自底向上的方法。 4.利用计算出的信息构造一个最优解。 文中给出了算法的伪代码，下面我们把递归，从顶到底，从底到顶的方法都实现 ...
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2016-10-01 12:33:02
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线性分类器用作图像分类主要有两部分组成：一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射。另一个是损失函数，该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值。 从图像到标签分值的参数化映射 该方法的第一部分就是定义一个评分函数，这个函数将图像的像素值映射为各个... ...
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2016-09-13 20:40:29
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最优化问题 常规动态规划 SOJ1162 I-Keyboard SOJ1685 Chopsticks SOJ1679 Gangsters SOJ2096 Maximum Submatrix SOJ2111 littleken bg SOJ2142 Cow Exhibition SOJ2505 The ...
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2016-09-09 06:30:00
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恢复内容开始 http://www.zhihu.com/question/19723347 引自知乎 牛顿法是二阶收敛，梯度下降是一阶收敛，所以牛顿法就更快。如果更通俗地说的话，比如你想找一条最短的路径走到一个盆地的最底部，梯度下降法每次只从你当前所处位置选一个坡度最大的方向走一步，牛顿法在选择方向 ...
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2016-09-04 11:29:10
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在数学中的最优化问题中，拉格朗日乘数法（以数学家约瑟夫·拉格朗日命名）是一种寻找多元函数在其变量受到一个或多个条件的约束时的极值的方法。这种方法可以将一个有n个变量与k个约束条件的最优化问题转换为一个解有n + k个变量的方程组的解的问题。这种方法中引入了一个或一组新的未知数，即拉格朗日乘数，又称拉 ...
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2016-08-12 11:45:36
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统计学习三要素：模型、策略、算法 模型分为概率模型（由条件概率表示的模型）和非概率模型（决策函数） 策略包括1、损失函数和风险函数；2、经验风险最小化与结构风险最小化 算法：根据相应的策略求解最优解，即求解最优化问题。 生成模型与判别模型 分类、回归、标注问题 K-近邻算法（KNN） 算法原理 优点 ...
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2016-08-08 07:40:06
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各大OJ标题归类
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各大OJ题目归类
各大OJ题目归类
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on 2012 年 8 月 8 日 by admin
—————————–最优化问题————————————-
———————-动态规划
SOJ1162 I-Keyboard
SOJ2096 M...
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2016-07-15 11:11:38
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