原文:凸集 凸函数 凸优化 概念

凸集 集合C内任意两点间的线段也均在集合C内,则称集合C为凸集。 forall x , x in C, forall theta in , , 则 x theta x theta x in C 凸函数定义 f为定义在区间I上的函数,若对I上的任意两点 x i, x 和任意 lambda in , 有 f lambda x i lambda x leq lambda f x i lambda f x ...

2020-06-26 23:32 0 679 推荐指数:

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优化(三)变换与凸函数

1. 概述 \(\quad\)之前介绍了相关的定义与部分性质,其实不是特别完全,因为单单的几篇博客是无法把这一块完全讲全的,所以变换这里也只讲几个稍微重要的变换。来捋一下学习的脉络吧,问题由求解变量、约束与目标函数组成,其中变量的可行域必须是。所以下面要介绍的就是涉及到约束 ...

Tue Dec 18 04:08:00 CST 2018 0 673
凸函数优化问题。

目录 1. 2. 仿射 3.凸函数 4.优化问题 最近学习了一些优化的知识,想写几篇随笔作为总结备忘。在此篇中我们简要地介绍一点点基本概念。 1. **定义1. 集合$S\in\mathbb{R}^{n ...

Sun Oct 06 05:33:00 CST 2019 0 324
凸函数优化二次规划

凸函数优化二次规划 一、总结 一句话总结: :集合C内任意两点间的线段均包含在集合C形成的区域内,则称集合C为 二、凸函数优化二次规划 转自或参考:凸函数优化二次规划https://blog.csdn.net ...

Tue Jul 14 01:12:00 CST 2020 1 932
CMU Convex Optimization(优化)笔记1--凸函数

CMU优化笔记--凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结。主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记。这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源。也很感谢韩龙飞 ...

Sun May 21 00:29:00 CST 2017 0 12423
支持向量机(SVM)必备概念(凸函数优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件、KKT条件)

SVM目前被认为是最好的现成的分类器,SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊,其中涉及到很多概念,如:凸函数优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件、KKT条件还有复杂的SMO算法! 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料,着实费了 ...

Thu Oct 15 20:39:00 CST 2020 0 806
优化(四)凸函数分析

1. 概述 \(\quad\)之前简单介绍了凸函数的定义,相信大家对凸函数有了简单的认识,但是这是远远不够的,这次通过一些详细的函数讲解来介绍一下部分常见凸函数的特点。 2. 凸函数的四个定义: (1)第一个定义:如果X为在实数向量空间的。并且有映射\(f:X\rightarrow R ...

Mon Dec 24 08:13:00 CST 2018 0 1135
优化(二)锥与常见

1. 概述 \(\quad\)那么开始第二期,介绍锥和常见的集合,这期比较短(因为公式打得太累了),介绍锥与仿射的意义在哪呢,为的就是将很多非集合转化为的手段,其中,又以凸包(包裹集合所有点的最小)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. ...

Sun Dec 16 03:03:00 CST 2018 0 1421
 
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