原文:拉格朗日乘子法學習筆記

在數學中的最優化問題中,拉格朗日乘數法 以數學家約瑟夫 拉格朗日命名 是一種尋找多元函數在其變量受到一個或多個條件的約束時的極值的方法。這種方法可以將一個有n個變量與k個約束條件的最優化問題轉換為一個解有n k個變量的方程組的解的問題。這種方法中引入了一個或一組新的未知數,即拉格朗日乘數,又稱拉格朗日乘子,或拉氏乘子,它們是在轉換后的方程,即約束方程中作為梯度 gradient 的線性組合中各個 ...

2016-08-12 10:25 0 3421 推薦指數:

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法學習——線性最小二乘法、拉格朗日乘子

1)最小二乘法——求方差的平方和為極小值時的參數。 要盡全力讓這條直線最接近這些點,那么問題來了,怎么才叫做最接近呢?直覺告訴我們,這條直線在所有數據點中間穿過,讓這些點到這條直線的誤差之和越 ...

Sun Aug 16 18:32:00 CST 2020 0 731
TransE 算法學習筆記

http://yaoleo.github.io/2017/10/27/TransE算法的理解/ tranE是在模型中嵌入知識圖譜等三元組類的一個方法,就像是句子利用詞典嵌入一樣。 ...

Tue Mar 12 23:15:00 CST 2019 0 1577
BM算法學習筆記

一種nb算法,可以求出數列的遞推式。 具體過程是這樣的。 我們先假設它有一個遞推式,然后按位去算他的值。 這是我們算出了f[i]應當是多少,但是f[i]有可能不是我們算出的值,所以 ...

Wed Jan 23 05:47:00 CST 2019 0 606
SPFA算法學習筆記

一.理論准備 為了學習網絡流,先水一道spfa。 SPFA算法是1994年西南交通大學段凡丁提出,只要最短路徑存在,SPFA算法必定能求出最小值,SPFA對Bellman-Ford算法優化的關鍵之處在於意識到:只有那些在前一遍松弛中改變了距離估計值的點 ...

Fri Aug 09 23:38:00 CST 2013 2 7000
vibe算法學習筆記

vibe算法是采用領域像素來創建背景模型,通過比對背景模型和當前輸入像素值來檢測前景。 模型的工作原理 背景像素樣本(該點過去的像素和其領域的像素)的選取:鄰域點選取采用8鄰域方法隨機選取。用v( ...

Tue Jan 07 23:57:00 CST 2020 0 1071
【分塊】算法學習筆記

最近突發奇想,到B站上看qscqesze神犇的每周算法講堂,於是便學習了分塊這個算法。 分塊是一個很暴力的算法,按照某大神的說法,一般的區間問題都可以用他來解決,沒有100分也有80分(一般會有80分,運氣好有100分)。 分塊是一個很暴力的算法,它可以完成幾乎所有區間更新和區間查詢 ...

Wed Jul 26 18:37:00 CST 2017 1 2970
推薦算法學習筆記

一、全鏈路精准預估技術: 參考: https://arxiv.org/abs/1804.07931 傳統的多階段建模在實際中存在SSB和DS問題: 多階段模型的樣本漏斗: 召 ...

Wed Aug 01 21:44:00 CST 2018 0 1063
LM算法學習筆記(一)

LM算法全稱為Levenberg-Marquard algorithm,在正式介紹該算法之前,我們需要先研讀一下對該算法的發展有重要意義的幾篇論文。首先,我們從LM算法的開篇之作(Leve ...

Thu Jan 03 14:17:00 CST 2019 0 3852
 
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