数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程能够參考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright 2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化基础>–Masao Fukushima(林贵华译) 4. <非线性最优化理论与方法>–王宜举 5. 凸优化在线课程

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-目录 置顶 2015年12月27日 19:07:11 下一步 阅读数 12291更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述 数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无

from:https://blog.csdn.net/fangqingan_java/article/details/48951191 概述数值优化对于最优化问题提供了一种迭代算法思路,通过迭代逐渐接近最优解,分别对无约束最优化问题和带约束最优化问题进行求解. 该系列教程可以参考的资料有 1. <Numerical Optimization 2nd>–Jorge Nocedal Stephen J. Wright2. <凸优化>–Stephen Boyd 3. <非线性最优化

作为支持向量机系列的基本篇的最后一篇文章,我在这里打算简单地介绍一下用于优化 dual 问题的 Sequential Minimal Optimization (SMO) 方法.确确实实只是简单介绍一下,原因主要有两个:第一这类优化算法,特别是牵涉到实现细节的时候,干巴巴地讲算法不太好玩,有时候讲出来每个人实现得结果还不一样,提一下方法,再结合实际的实现代码的话,应该会更加明了,而且也能看出理论和实践之间的差别:另外(其实这个是主要原因)我自己对这一块也确实不太懂. . 先回忆一下我们之前得出的

Ceres Solver是谷歌2010就开始用于解决优化问题的C++库,2014年开源．在Google地图,Tango项目,以及著名的SLAM系统OKVIS和Cartographer的优化模块中均使用了Ceres Solver. 有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题,进而使用最优化方法来求解,可以理解这一段话: Maximum likelihood estimation (MLE) is a well-known estimation method used in many robotic

scipy在numpy的基础上提供了众多的数学.科学以及工程计算中常用的模块:是强大的数值计算库: 1. 常数和特殊函数 scipy的constants模块包含了众多的物理常数: import scipy.constants as CC.c  #真空中的光速C.h  #普朗克常数C.pi #圆周率  在C.physical_constants字典中,通过物理常数的名称访问该物理常数,如: C.physical_constants['speed of light in vacuum'] (2997

在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

在做图像处理的SSE优化时,也会经常遇到一些小的过程.数值优化等代码,本文分享一些个人收藏或实现的代码片段给大家. 一.快速求对数运算 对数运算在图像处理中也是个经常会遇到的过程,特备是在一些数据压缩和空间转换时常常会用到,而且是个比较耗时的函数,标准的SSE库里并没有提供该函数的实现,如果需要高精度的SSE版本,网络上已经有了,参考:https://github.com/to-miz/sse_mathfun_extension/blob/master/sse_mathfun.h,这个的精度和标

1.2 矩阵和向量的运算 1.介绍 eigen给矩阵和向量的算术运算提供重载的c++算术运算符例如+,-,*或这一些点乘dot(),叉乘cross()等等.对于矩阵类(矩阵和向量,之后统称为矩阵 类),算术运算只重载线性代数的运算.例如matrix1*matrix2表示矩阵的乘法,同时向量+标量是不允许的!如果你想进行所有的数组算术运算,请看下 一节! 2.加减法 因为eigen库无法自动进行类型转换,因此矩阵类的加减法必须是两个同类型同维度的矩阵类相加减. 这些运算有: 双目运算符:+,a+b

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 优化是指在某些约束条件下,求解目标函数最优解的过程.机器学习.人工智能中的绝大部分问题都会涉及到求解优化问题. SciPy的optimize模块提供了许多常用的数值优化算

Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 目录 Alink漫谈(十一) :线性回归 之 L-BFGS优化 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 优化基本思路 1.2 各类优化方法 0x02 基本概念 2.1 泰勒展开 如何通俗推理? 2.2 牛顿法 2.2.1 泰勒一阶展开 2.2.2 泰勒二阶展开 2.2.3 高维空间 2.2.4 牛顿法基本流程 2.2.5 问题点及解决 2.3 拟牛顿法 2.4 L-BFGS算法 0x03 优化模型 -- L-BFGS算法 3.1 如何分布

作者:IT王小二 博客:https://itwxe.com 上一篇给小伙伴们讲了关于SQL查询性能优化的相关技巧,一个好的查询SQL离不开合理的索引设计.这篇小二就来唠一唠怎么合理的设计一个索引来优化我们的查询速度,要是有不合理的地方...嗯.. 当然啦,开个玩笑,欢迎小伙伴们指正! 一.索引设计基石 索引设计基石是什么呢? 小二认为索引设计的基石就是数据表字段类型的合理设计,即选择合适字段类型和设置合适的长度. 选择正确的数据类型,那么在字段上建立索引时,一个数据页可以存储更多的索引,一次读取

Accord.NET Framework是在AForge.NET项目的基础上封装和进一步开发而来.因为AForge.NET更注重与一些底层和广度,而Accord.NET Framework更注重与机器学习算法以及提供计算机视频.音频.信号处理以及统计应用相关的解决方案.该项目使用C#语言编写,项目主页:http://accord-framework.net/ 说明:该文章只是一个基本介绍,主要内容是翻译的官方文档和介绍,部分英文表述个人能力有限,不太熟悉,所以直接照搬原文,有比较确切的知道中文名

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

反向传播算法(Back-Propagtion Algorithm)即BP学习属于监督式学习算法,是非常重要的一种人工神经网络学习方法,常被用来训练前馈型多层感知器神经网络. 一.BP学习原理 1.前馈型神经网络 是指网络在处理信息时,信息只能由输入层进入网络,随后逐层向前进行传递,一直到输出层,网络中不存在环路:前馈神经网络是神经网络中的典型分层结构,根据前馈网络中神经元转移函数.网络层数.各层基本单元数目以及权重调整方式的不同,可以形成不同功能特点的神经网络.前馈型神经网络由输入层.中间层(隐

Logistic Regression and Newton's Method 作业链接:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex4/ex4.html 数据是40个考上大学的小朋友和40个没有考上大学的小朋友在两次测验中的成绩,和他们是否通过的标签. 根据数据建立这两次测验与是否进入大学的二分类模型. 在二分类任务中,我们需要找到一个函数,来

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

Torch7 是一个科学计算框架,支持机器学习算法.易用而且提供高效的算法实现,得益于 LuaJIT 和一个底层的 C 实现. 提供: 一个强大的 N 维数组 提供大量索引.切片和置换的程序 通过 LuaJIT 实现神奇的 C 接口 线性算术程序 神经网络以及以能源为基础模型 数值优化程序 其安装过程很简单,简单介绍如下: 一.升级GCC GCC 5是必备的组件之一.最初我使用gcc 4.8和gcc 4.9都失败了,这是特别坑的一点,只有使用gcc 5以上的版本才可以正常编译. sudo add

改系列只为记录我学习 udacity 中深度学习课程!! 1. 整个课程分为四个部分,如上图所示. 第一部分将研究逻辑分类器,随机优化以及实际数据训练. 第二部分我们将学习一个深度网络,和使用正则化技术去训练一个更大的模型 第三部分我们将深入研究图像和卷积模型 第四部分我们将学习文本和序列,我们将训练嵌入和递归模型 2. 课程将注重分类问题的研究 分类问题:典型的情况是你有很多样本,我们称为训练数据集,我们已经把他们归类了. 现在有一个全新的样本,你的目标是要指出这个样本属于哪一类? 3. 机器