优化问题： https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html KKT条件就是把高数里面求不等式约束条件问题的分类方法写成两个条件。 ...
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2018-10-30 12:05:56
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半监督学习 事实上，未标记样本虽然未直接包含标记信息，但若它们与有标记样本是从同样的数据源独立同分布采样而来，则它们所包含的关于数据分布的信息对建立模型将有很大的益。下图给出了一个直观的例子，若仅基于图中的一个正例和一个反例，则由于待判别样本恰位于两者正中间，大体上只能随机猜测；若能观察到图中的未标... ...
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2018-10-26 22:14:25
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WQS二分，一种优化一类特殊DP的方法。 很多最优化问题都是形如“一堆物品，取与不取之间有限制。现在规定只取k个，最大／小化总收益”。 这类问题最自然的想法是：设f[i][j]表示前i个取j个的最大收益，转移即可。复杂度O(n^2)。 那么，如果在某些情况下，可以通过将问题稍作转化，变成一个不强制选 ...
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2018-10-23 01:11:39
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（ 隔了一段时间再来总结，就像重新学习了一次似的，以后一定要及时总结。本编总结系当时研究算法时记录的一些内容，部分原创，部分源自网络） 一、 人工鱼的结构模型 人工鱼是真实鱼抽象化、虚拟化的一个实体，其中封装了自身数据和一系列行为，可以接受环境的刺激信息，做出相应的活动。其所在的环境由问题的解空间和 ...
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2018-10-16 15:55:16
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线性规划 ( Linear Programming ) : 目标函数和约束条件均为线性的最优化问题。 描述线性规划问题的常用和最直观形式是标准型。标准型包括以下三个部分： 1. 需要极大化的线性函数，如 2. 问题约束，例如： 3. 非负变量，例如： ...
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2018-10-11 01:43:50
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3. 支持向量机 3.1 本质 基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。核技巧使之成为实质上的非线性分类器。 学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次优化问题。等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 理解支持向量机可以从简至繁推进：线性可分支持向 ...
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2018-10-10 01:00:30
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转自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4946256.html 1. 拉格朗日乘数法的基本思想 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 ...
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2018-10-05 18:52:59
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转自：http://www.cnblogs.com/maybe2030/ 我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到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(或某些 ...
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2018-10-05 18:42:03
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1. 优化问题 最一般的优化问题的表述是这样的： 求解等式约束 $\boldsymbol{g}(\boldsymbol{x})=0$ 和不等式约束 $\boldsymbol{h}(\boldsymbol{x})\leq 0$ 下使得取得 $\min f(\boldsymbol{x})$ 的解 $\b ...
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2018-10-04 17:26:30
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NSGA II入门C1 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" "参考文献1" "参考文献2" 白话多目标 多目标中的目标是个瓦特？ 多目标即是优化问题中的优化目标在3个及以上，一般这些优化的目标都存在着矛盾，例如：我要买一个又便宜又漂亮又性能好的车的时候， 价格，外观， 性能 ...
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2018-10-04 12:55:37
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