概念 1)凸优化：是指一种比较特殊的优化，是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。 2)两个不等式： 两个正数的算数平均值大于几何平均值，即： 给定可逆矩阵Q，对于任意的向量x，y有： 3)凸集：集合C中任意两个不同点的线段仍在集合C内，则称集合S ...

1. 概述 \(\quad\)那么开始第二期，介绍凸锥和常见的集合，这期比较短(因为公式打得太累了)，介绍凸集和凸锥与仿射集的意义在哪呢，为的就是将很多非凸集合转化为凸集的手段，其中，又以凸包（包裹集合所有点的最小凸集）为最常用的手段，在细节一点，闭凸包（闭合的凸包）是更常用的手段。 2. 凸 ...

　　一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中。下面介绍两种凸化技术： 　　一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架。例如，在线分类问题中，预测域（predictions domain）或损失函数不是凸的。我们描述了两种凸化技术，它们允许我们在其他场景中使用在线凸优化框架 ...

典型的凸优化问题 什么样的问题是一个凸优化问题呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

作者：王业磊 链接：https://www.zhihu.com/question/20343349/answer/17347657 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 数学中最优化问题的一般表述是求取 ，使 ...

？凸优化在数学优化中有着重要且特殊的身份。数学优化是一个广泛的话题，理解凸优化之前，请先理解线性优化。在机器学习算法中，已知的比如LogisticRegression,SVM,都与数学优化有关，在数学中，不存在无约束优化问题。比较常见的构建损失函数方法，从最简单的两个向量的二阶范数的平方(KNN ...

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 ...

目录 简介 解法 例题 UOJ #104. 【APIO2014】Split the sequence 题意 题解 ...