拉格朗日乘数法 等式约束 + 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数 + 以上是从别人的 ...
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2018-11-25 20:16:29
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拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是→种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。我们先以包含一个变量的简单优化问题为例， 求在满足$x \le -1$ 或 ...
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2018-11-24 17:55:48
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1. 前言 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过求解对偶问题获得原始问题的解。该方法应用在许多统计学方法中，如最大熵模型、支持向量机。 2. 原始问题 假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数。考虑如下最优化问题 $$ \mi ...
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2018-11-18 20:30:23
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1. 间隔与支持向量 数据集$D = \{ ({{\bf{x}}_1},{y_1}),({{\bf{x}}_2},{y_2}),...,({{\bf{x}}_m},{y_m})\} $，其中${{\bf{x}}_i} = \{ {x_{i1}},{x_{i2}},...,{x_{id}}\} $，包 ...
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2018-11-18 18:16:09
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第一版sql: 这样的sql语句会有缺陷，in的用法虽然看上去没问题，但是是不对的，这样查出的数据不全，所以优化了一下： 第二版sql: ...
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2018-11-15 16:12:46
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小型网站，网页也都得有数十个，因此关页面的代码量会很大，为了节省带宽等诸多优化问题，要尽量实现页面的复用 include, include_once, require, require_once 一个模块可能有10来个界面 ...
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Web程序 时间：
2018-11-09 16:10:39
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线程池对于性能优化无处不在 1.楼主在平时产品开发过程中所遇到的性能问题，特别是最近特别流行的微服务架构、 web - java - 底层数据源(python亦或者opensatck)，对于这种前后台分离的场景 无时无刻会存在对于业务场景需要对同一数据源进行百次，千次的重复调用过程、 性能方面就会出 ...
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编程语言 时间：
2018-11-05 22:25:44
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[TOC] 线性代数 一、基本知识 1. 本文中所有的向量都是列向量的形式： $$\mathbf{\vec x}=(x_1,x_2,\cdots,x_n)^T=\begin{bmatrix}x_1\\x_2\\ \vdots \\x_n\end{bmatrix}$$ 本书中所有的矩 $\mathbf ...
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2018-11-04 23:03:04
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多目标优化实验平台OTL（Copyright (C), Ruimin Shen, a legend） 采用面向对象设计，将优化问题、算子、算法以及评价指标封装成独立的模板。由于平台采用C++和Python混合编程搭建，对初学者有一定的门槛要求，下面对平台的使用（如何添加自己算法并进行试验）进行简单的 ...
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2018-11-03 12:37:17
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参考链接： 1.https://blog.csdn.net/TaiJi1985/article/details/75087742 2.李航《统计学习方法》7.1节 线性可分支持向量机与硬间隔最大化 3.https://zhuanlan.zhihu.com/p/45444502，第三部分 手推SVM ...
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2018-10-31 13:48:13
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