在優化問題中，尋找最優解過程中兩個基本的難點：一是局部最優不一定是全局最優，而通過各類算法找到的最優值往往是局部最優值；其次便是約束條件的復雜性導致求解算法的復雜性大幅度增加。凸優化問題的優勢在於其局部最優解就是全局最優解，技巧與難點體現在描述問題的環節，一旦問題被建模為凸優化問題，求解過程 ...

凸優化 作者：櫻花豬 摘要: 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第四次課在線筆記。“凸優化”指的是一種比較特殊的優化，通過“凸優化”我們能夠把目標函數轉化成一個“凸函數”然后利用凸函數的性質求極值來求解問題。“凸優化”不僅僅在機器學習中有所應用，幾乎在 ...

常見凸集 凸集的定義：設集合\(D\in \mathbf{R}^n\)，若對於任意兩點\(x,y\in D\)，以及實數\(\alpha(0\leq\alpha\leq1)\)，都有： \[\alpha x+(1-\alpha)y\in D \] 則稱集合\(D\)為凸集 仿射集合 ...

【學習筆記】wqs二分/DP凸優化 ## 從一個經典問題談起: 有一個長度為 \(n\) 的序列 \(a\)，要求找出恰好 \(k\) 個不相交的連續子序列，使得這 \(k\) 個序列的和最大 \(1 \leq k \leq n \leq 10^5, -10^9 \leq a_i ...

本系列文檔是根據小象學院-鄒博主講的《機器學習》自己做的筆記。感覺講得很好，公式推理通俗易懂。是學習機器學習的不錯的選擇。當時花了幾百大洋買的。覺得不能浪費，應該不止一遍的研習。禁止轉載，嚴禁用於商業用途。廢話不多說了，開始整理筆記。 首先從凸集及其性質開始，鄒博老師在課程里講得很詳細，筆記 ...

CSDN的博主poson在他的博文《機器學習的最優化問題》中指出“機器學習中的大多數問題可以歸結為最優化問題”。我對機器學習的各種方法了解得不夠全面，本文試圖從凸優化的角度說起，簡單介紹其基本理論和在機器學習算法中的應用。 1.動機和目的 人在面臨選擇的時候重視希望自己能夠 ...

　　沒有系統學過數學優化，但是機器學習中又常用到這些工具和技巧，機器學習中最常見的優化當屬凸優化了，這些可以參考Ng的教學資料：http://cs229.stanford.edu/section/cs229-cvxopt.pdf，從中我們可以大致了解到一些凸優化的概念，比如凸集，凸函數，凸 ...

1.凸集與凸函數 2.凸優化問題 3.拉格朗日乘子法 4.對偶問題,slater條件,KKT條件 1.凸集與凸函數 凸集：在點集拓撲學與歐幾里得空間中，凸集是一個點集，其中每兩點之間的直線上的點都落在該點集中。千言萬語不如一張圖來的明白，請看 ...