一、线性回归 一般的,线性回归模型表示为 \[h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ ...
最优化方法当我们准备好了一个函数表达式之后,如何求解该函数的最优值就会成为一个巨大的挑战。以下是常用的四种优化方法。 无约束优化问题所谓无约束优化问题,就是指对一个函数求最优值,最优值可以出现在函数上任意一点,而我们不去限定查找最优值的范围。 有约束优化问题有约束优化问题就是指给自变量的取值范围做限制,缩小优化范围,经典的约束优化算法有: 内点法 interior point 有效集法 activ ...
2021-12-27 14:04 0 1677 推荐指数:
一、线性回归 一般的,线性回归模型表示为 \[h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+...+\theta_nx_n=\sum_{i=0}^{n}\theta_ ...
回顾 前边内容主要总结了无约束优化问题的求解步骤,即如何找一个函数的极大值,其中凸函数具备的良好性质保证局部最优解是全局最优解。一般通过最速下降法、牛顿法、共轭梯度法进行求解(针对这些方法的不足也有很多改进)。接下来主要总结在定义域有约束时,函数的优化问题。 约束优化问题 数学模型 优化 ...
故事继续从选定方向的选定步长讲起 首先是下降最快的方向 -- 负梯度方向衍生出来的最速下降法 最速下降法 顾名思义,选择最快下降。包含两层意思:选择下降最快的方向,在这一方向上寻找最好的步长。到达后在下一个点重复该步骤。定方向 选步长 前进... 优化问题的模型:\(min f ...
本篇是对自己学习《最优化方法》的一些脉络、思路的记载,也有可能会有一点点思考。 贯穿本学期课程的主要内容实际上是泰勒公式和线性系统的择一性。当然主要是因为线性情况比较好求解,且任何函数取局部都可以线性近似,解决线性问题具有一般意义。 泰勒公式 一般来讲 ,泰勒公式展开 ...
方法一:使用servlet实现,这种方法很基本。 实现:通过简单的配置web.xml文件,形成一个web访问体系,使用了 org.apache.commons.fileupload文件上传类,实现HttpServlet接口中的三个方法,其中doPost()方法由自己去实现,定义基本参数:如:上传 ...
stl中map的四种插入方法总结方法一:pair例:map<int, string> mp;mp.insert(pair<int,string>(1,"aaaaa")); 方法二:make_pair例:map<int, string> mp;mp.insert ...
1、使用空标签清除浮动。 我用了很久的一种方法,空标签可以是div标签,也可以是P标签。这种方式是在需要清除浮动的父级元素内部的所有浮动元素后添加这样一个标签清除浮动,并为其定义CSS代码:clear:both。此方法的弊端在于增加了无意义的结构元素。 ps:对于使用额外标签清除浮动(闭合浮动 ...
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