原文:線性模型、最優化方法(二)

一 線性回歸 一般的,線性回歸模型表示為 h theta x theta theta x ... theta nx n sum i n theta ix i theta Tx 上式中令 x ,這樣 x 實際上是 n 維, x ,x ,x , ,x n T .當我們知道訓練數據集后怎樣得到參數 theta 的值呢 一個比較合理的想法是盡可能的讓 h theta x 接近真實值 y ,下面我們來定義一 ...

2018-03-12 16:09 0 1469 推薦指數:

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【復習筆記】最優化方法 - 2. 線性規划

第二章 線性規划 本文是本人研究生課程《最優化方法》的復習筆記,主要是總結課件和相關博客的主要內容用作復習。 2.1 線性規划的標准型 線性規划問題的解: 2.2 線性規划的基本概念 1. (LP)是一個凸規划 2. 基矩陣 3. 由“基矩陣”發展而來的其他概念 ...

Thu Sep 10 04:15:00 CST 2020 0 617
線性約束最優化

CanChen ggchen@mail.ustc.edu.cn 講完了二次線性規划,這節課主要是講了一般的非線性約束最優化怎么解。 等式約束-Lagrange-Newton 先列Lagrange方程: 然后用牛頓法求方程的根(這個迭代又被 ...

Sun May 17 03:57:00 CST 2020 0 1546
[最優化理論與技術]線性規划

線性規划 目錄 線性規划 線性規划的標准型 線性規划模型 ( LP ) 化標准型 圖解法 線性規划解的概念和性質 線性規划解的概念 單純形法 ...

Wed Oct 23 00:52:00 CST 2019 0 482
最優化】對偶問題(線性規划)

對偶問題概述: 個人認為,對偶問題本質上就是一個進行轉換尋界的方法; 例如,如果一個問題目的是求最小優化值,如果能夠通過一定的方法更改目標函數,轉化為求最大優化值; 那么,最大優化值就是原問題的下界,也就是最小優化最優解; 對偶問題的實際背景: 例如網上經典的問題 ...

Wed Aug 05 23:48:00 CST 2020 0 1994
最優化線性規划基本概述

什么是線性規划: 線性規划就是特殊的有約束優化問題,目的是通過一組線性等式或者不等式下得可行集合點,來尋找一個目標函數的極值; 通常來說,極值可以是極大極小,但是一般采用極小,看到相關的案例,求極大值直接前面加負號變為極小值即可; 線性規划的基本問題形式: 線性規划問題可以采用最基本 ...

Mon Aug 03 05:19:00 CST 2020 0 942
最優化方法課程總結三-- 最速下降法、牛頓法和線性共軛梯度法

故事繼續從選定方向的選定步長講起 首先是下降最快的方向 -- 負梯度方向衍生出來的最速下降法 最速下降法 顧名思義,選擇最快下降。包含兩層意思:選擇下降最快的方向,在這一方向上尋找最好的步長。到達后在下一個點重復該步驟。定方向 選步長 前進... 優化問題的模型:\(min f ...

Thu Dec 30 04:47:00 CST 2021 0 850
有約束條件的最優化模型

優化問題: 所有優化問題都可以形式化成 minimize ƒ0(x), x€Rn st. fi(x)<=0  hi(x) =0 i = 1,2,3,...m 如果 ƒ0(x)為凸函數, ƒi(x)為凸函數,hi(x)為仿函數,則該優化問題為凸優化問題 ...

Sun Feb 04 18:47:00 CST 2018 0 5001
【復習筆記】最優化方法 - 1. 引論

第一章 引論 本文是本人研究生課程《最優化方法》的復習筆記,主要是總結課件和相關博客的主要內容用作復習。 1.1 概述 1.2 預備知識 正定,半正定 本部分引自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/44860862 正定和半正定這兩個詞的英文分別 ...

Thu Sep 10 04:13:00 CST 2020 0 602
 
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