梯度下降：应用最广泛的求极小值算法。 假设一线性回归模型，它的代价函数为 J(θ0,θ1) 。我们的目标是最小化这个代价函数，而要得到最小的代价函数值关键就在于正确选取 θ0和θ1的值，于是我们引出梯度下降算法。 步骤：1. 初始化θ0和θ1的值，通常取0。 2. 不断改变θ0和θ1的值，试图通过这 ...
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2020-01-20 21:02:16
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极值的概念 函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处取得极小值，是指当 $x$ 在 $x_0$ 点及其附近 $|x x_0| < \varepsilon$ 时，恒有 $f(x) \ge f(x_0)$ 若有 $f(x) \leq f(x_0)$ 则称函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 点取极大值。 函 ...
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2019-12-06 21:07:11
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首先简介梯度法的原理。首先一个实值函数$R^{n} \rightarrow R$的梯度方向是函数值上升最快的方向。梯度的反方向显然是函数值下降的最快方向，这就是机器学习里梯度下降法的基本原理。但是运筹学中的梯度法略有不同，表现在步长的选择上。在确定了梯度方向(或反方向)是我们优化目标函数值的方向后， ...
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2019-10-28 14:50:22
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已知函数$f(x)=x^3+ax^2+bx$有两个极值点$x_1,x_2$,且$x_1 记三次函数的极小值点为$x_3$，则$$x_1+x_3= \dfrac{2b}{3a}.$$ 另一方面$f(x)=M=f(x_1)$得$$a(x^3 x_1^3)+b(x^2 x_1^2)+c(x x_1)=0, ...
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2019-10-01 09:51:13
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bzoj2669 [cqoi2012]局部极小值。
状压DP+容斥 ...
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2019-09-26 10:03:19
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我们先来了解什么是黄金分割算法： 黄金分割法也称0.618算法，属于区间收缩法，首先找出包含极小点的初始搜索区间，然后黄金分割点通过对函数值的比较不断缩小搜索区间（当然要保证极小点在搜素区间），当定义域的长度缩小的一定长度时候，就可以用当前区间的端点值的平均近似代替极小值点。 注：适用范围是单谷函数 ...
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2019-09-22 14:28:23
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在SIFT解析（一）建立高斯金字塔中，我们得到了高斯差分金字塔； 检测DOG尺度空间极值点 SIFT关键点是由DOG空间的局部极值点组成的.以中心点进行3X3X3的相邻点比较,检测其是否是图像域和尺度域的相邻点的极大值或极小值. （1）为了确保不是噪声我们先进型阈值二值化； n和S一样，你想提取多少 ...
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2019-09-08 11:20:16
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一、无约束优化 对于无约束的优化问题，直接令梯度等于0求解。 如果一个函数$f$是凸函数，那么可以直接通过$f(x)$的梯度等于0来求得全局极小值点。 二、有约束优化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三个函数都是线性函数，则该优化问题称为线性规划。若任意一个是非线性函数，则称为非线性规划。 若目标 ...
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2019-09-03 14:56:50
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题目： 提交：01 我的困惑：正数/负数 极大值/极小值的处理很棘手 提交02：我想复杂了，有点 sbl ...
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2019-08-30 18:54:52
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int”较“的原则：加法不爆。极大值：0x7f较大值：0x3f较小值：0xc0极小值：0x80long long”较“的原则：加法不爆。极大值：0x7f较大值：0x3f较小值：0xc0极小值：0x80double”较“的原则：保证一定位精度。极大值：0x7f较大值：0x43较小值：0xc2极小值：0 ...
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2019-07-27 09:25:12
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