zh.wikipedia.org/wiki/凸優化

以下问题都是凸优化问题，或可以通过改变变量而转化为凸优化问题：[5]

Convex function

Convex minimization is a subfield of optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex sets. The convexity makes optimization easier than the general case since local minimum must be a global minimum, and first-order conditions are sufficient conditions for optimality.[1]

https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/

Convex optimization 凸优化的更多相关文章

  1. CMU Convex Optimization(凸优化)笔记1--凸集和凸函数

    CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了 ...

  2. 凸优化(Convex Optimization)浅析

    本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~ 在机器学习中, 很多情况下我们都需要求得一个 问题的全局最优值(global optimum) ...

  3. 凸优化 Convex Optimization PDF 扫描文字识别版

    凸优化理论 Convex Optimization 清华大学出版社 王书宁许窒黄晓霖译 Stephen Boyd Lieven Vandenbergt原著 2013 年l 月第1 版 下载链接 链接: ...

  4. 在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—FTL算法5

    最自然的学习规则是使用任何在过去回合中损失最小的向量. 这与Consistent算法的精神相同,它在在线凸优化中通常被称为Follow-The-Leader,最小化累积损失. 对于任何t: 我们谈到了 ...

  5. 在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—凸化方法4

    一些在线预测问题可以转化到在线凸优化框架中.下面介绍两种凸化技术: 一些在线预测问题似乎不适合在线凸优化框架.例如,在线分类问题中,预测域(predictions domain)或损失函数不是凸的.我 ...

  6. 凸优化简介 Convex Optimization Overview

    最近的看的一些内容好多涉及到凸优化,没时间系统看了,简单的了解一下,凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包 凸集 凸集定义如下: 也就是说在凸集内任取两点,其连线上的所有点仍在凸集之内. 凸函数 凸函 ...

  7. 在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—在线凸优化框架3

    近年来,许多有效的在线学习算法的设计受到凸优化工具的影响. 此外,据观察,大多数先前提出的有效算法可以基于以下优雅模型联合分析: 凸集的定义: 一个向量 的Regret定义为: 如前所述,算法相对于竞 ...

  8. 在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—在线分类问题2

    紧接上文,我们讲述在线分类问题 令,为0-1损失,我们做出如下的简化假设: 学习者的目标是相对于hypotheses set: H具有low regret,其中H中的每个函数是从到{0,1}的映射,并 ...

  9. 在线学习和在线凸优化（online learning and online convex optimization）—基础介绍1

    开启一个在线学习和在线凸优化框架专题学习: 1.首先介绍在线学习的相关概念 在线学习是在一系列连续的回合(rounds)中进行的: 在回合,学习机(learner)被给一个question:(一个向量 ...

随机推荐

  1. MongoDB系列四：解决secondary的读操作

    http://blog.itpub.net/26812308/viewspace-2124660/ 在Replica sets 中的secondary节点默认是不可读的.使用Replica Sets实 ...

  2. java、freemarker保留两位小数

    一.Java保留2位小数 double acc = 22.4322; String accX = String.format("%.2f", acc); 二.freemarker保 ...

  3. Tomcat、Weblogic、JBoss、GlassFish、Resin、Websphere弱口令及拿webshell方法总结 [复制链接]

    1.java应用服务器    Java应用服务器主要为应用程序提供运行环境,为组件提供服务.Java 的应用服务器很多,从功能上分为两类:JSP 服务器和 Java EE 服务器.1.1  常见的Se ...

  4. 【MVC5】First Unit Test

    1.控制器测试 注意点: 1.控制器中不要包含业务逻辑 2.通过构造函数传递服务依赖 例:MathController中有一个Add的Action using FirstUnitTest.Servic ...

  5. Fragment生命周期和Activity生命周期的关系

    Fragment生命周期: 重点回调函数: 1. onAttach()当碎片和活动建立关联的时候调用.2. onCreateView()为碎片创建视图(加载布局)时调用.3. onActivityCr ...

  6. STL学习笔记（已序区间算法）

    针对已序区间执行的算法,执行前提是源区间必须在某个排序准则下已序. 搜寻元素(Searching) 1.检查某个元素是否存在 bool binary_search(ForwardIterator be ...

  7. Android 网络状态的监控

    1 http://www.cnblogs.com/qingblog/archive/2012/07/19/2598983.html 2

  8. php里面用魔术方法和匿名函数闭包函数动态的给类里面添加方法

    1.认识  __set  (在给不可访问属性赋值时,__set() 会被调用) 也就是说你再访问一个类里面没有的属性,会出发这个方法 class A{ private $aa = '11'; publ ...

  9. Hibernate学习之双向一对多映射（双向多对一映射）

    © 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处 1.双向映射与单向映射 - 一对多单向映射:由一方(教室)维护映射关系,可以通过教室查询该教室下的学生信息,但是不能通过学生查询该学生所在教室信息: ...

  10. k8s部署nginx集群

    环境: 两台虚拟机, 10.10.20.203 部署docker.etcd.flannel.kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler ...