没有系统学过数学优化，但是机器学习中又常用到这些工具和技巧，机器学习中最常见的优化当属凸优化了，这些可以参考Ng的教学资料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，从中我们可以大致了解到一些凸优化的概念，比如凸集，凸函数，凸优化问题，线性 ...
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2016-08-11 06:09:52
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如何能做出高效的web前端程序是我每次做前端开发都会不自觉去考虑的问题。几年前雅虎里牛逼的前端工程师们出了一本关于提升web前端性能的书籍，轰动了整个web开发技术界，让神秘的web前端优化问题成为了大街的白菜，web前端优化变成了菜鸟和大牛都能回答的简单问题，当整个业界都知道了惊天秘密的答案，那么 ...
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2016-08-09 21:58:55
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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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这里的主题是约束优化方法，在求取有约束条件的优化问题时，拉格朗日乘子法（Lagrange Multiplier) 和KKT条件是非常重要的两个求取方法，对于等式约束的优化问题，可以应用拉格朗日乘子法去求取最优值；如果含有不等式约束，可以应用KKT条件去求取。当然，这两个方法求得的结果只是必要条件，只... ...
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2016-07-30 16:48:17
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数学上曲面的连续光滑形变可以通过最小化能量函数来建模得到，其中能量函数用来调节曲面的拉伸或弯曲程度，那么能量函数最小化同时满足所有边界条件的最优解就是待求曲面。 能量函数通常是二次函数形式： 其中S*代表关于曲面参数u和v的k阶偏导。 对于上述优化问题的求解方法，通常利用变分法得到对应的Euler- ...
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2016-07-29 18:52:47
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东莞帽子厂的网站优化问题从6月13号接手东莞帽子厂的网站优化来，一直是问题不断。虽然在收录上有小小的改观但是自从7月11号以来，一直是波动好大，排名的网站收录都是一直在下滑。开始是网站外链掉到了82，没有过几天自己恢复后，现在是网站的收录用site查就到了1了，之前收录..
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2016-07-21 20:19:25
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机器学习的优化问题中，梯度下降法和牛顿法是常用的两种凸函数求极值的方法，他们都是为了求得目标函数的近似解。梯度下降的目的是直接求解目标函数极小值，而牛顿法则变相地通过求解目标函数一阶导为零的参数值，进而求得目标函数最小值。在逻辑回归模型的参数求解中，一般用改良的梯度下降法，也可以用牛顿法。...
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2016-07-16 07:02:38
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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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在优化问题的求解中，如线性规划、非线性规划问题等，经常会遇到数学符号“s.t.”，它的意思是什么呢？ “s.t.”，指 subject to，受限制于...。 例如： 目标函数：min {x+2} 约束条件：s.t. x={1,2,3} 其题意为，求x+2的最小值以使得x的取值为1、2、3时。 或者 ...
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2016-07-14 18:49:40
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最近跑了一个Vibe的代码，其中 加了一句向量的声明： vector<int> binary_delete1,binary_delete2,binary_delete3; 之后程序就会变得很慢，这个问题很是头疼。 之后发现是在debug模式下进行的，debug模式下系统的时间很多情况下是不作任何优化 ...
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2016-07-14 02:26:05
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