概念 1)凸優化：是指一種比較特殊的優化，是指求取最小值的目標函數為凸函數的一類優化問題。 2)兩個不等式： 兩個正數的算數平均值大於幾何平均值，即： 給定可逆矩陣Q，對於任意的向量x，y有： 3)凸集：集合C中任意兩個不同點的線段仍在集合C內，則稱集合S ...

1. 概述 \(\quad\)那么開始第二期，介紹凸錐和常見的集合，這期比較短(因為公式打得太累了)，介紹凸集和凸錐與仿射集的意義在哪呢，為的就是將很多非凸集合轉化為凸集的手段，其中，又以凸包（包裹集合所有點的最小凸集）為最常用的手段，在細節一點，閉凸包（閉合的凸包）是更常用的手段。 2. 凸 ...

　　一些在線預測問題可以轉化到在線凸優化框架中。下面介紹兩種凸化技術： 　　一些在線預測問題似乎不適合在線凸優化框架。例如，在線分類問題中，預測域（predictions domain）或損失函數不是凸的。我們描述了兩種凸化技術，它們允許我們在其他場景中使用在線凸優化框架 ...

典型的凸優化問題 什么樣的問題是一個凸優化問題呢？ \[\begin{aligned} & min \quad f_0(x) \\ & s.t. \quad f_i(x) \leq 0 \qquad i=1,...,m \\ & \qquad \ a_i^Tx ...

作者：王業磊 鏈接：https://www.zhihu.com/question/20343349/answer/17347657 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 數學中最優化問題的一般表述是求取 ，使 ...

？凸優化在數學優化中有着重要且特殊的身份。數學優化是一個廣泛的話題，理解凸優化之前，請先理解線性優化。在機器學習算法中，已知的比如LogisticRegression,SVM,都與數學優化有關，在數學中，不存在無約束優化問題。比較常見的構建損失函數方法，從最簡單的兩個向量的二階范數的平方(KNN ...

一、無約束優化 對於無約束的優化問題，直接令梯度等於0求解。 如果一個函數$f$是凸函數，那么可以直接通過$f(x)$的梯度等於0來求得全局極小值點。 二、有約束優化 若$f(x)，h(x)，g(x)$三個函數都是線性函數，則該優化問題稱為線性規划。若任意 ...

目錄 簡介 解法 例題 UOJ #104. 【APIO2014】Split the sequence 題意 題解 ...