目录 定义 解释 图形解释 梯度解释 一个简单的例子 Proximal Algorithms 定义 令\(f: \mathrm{R}^n \rightarrow \mathrm{R} \cup \{+ \infty \}\)为闭的凸函数,即其上镜图: \[\mathbf{epi} f = \{ (x, t) \in \mathrm{R}^n \times \mathrm{R}| f(x) \le t\} \] 为非空闭的凸集,定义域: \[\mathbf{dom} f = \{x \in \ma…

目录 一般方法 二次函数 平滑函数 标量函数 一般的标量函数 多边形 对偶 仿射集合 半平面 Box Simplex Cones 二阶锥 半正定锥 指数锥 Pointwise maximum and supremum max support function Norms and norm balls Euclidean 范数 and norms Elastic net 范数和 sublevel set and epigradph 下水平集 上镜图 Matrix functions Element…

目录 问题的结构 consensus 更为一般的情况 Exchange 问题 Global exchange 更为一般的情况 Allocation Proximal Algorithms 这一节,介绍并行算法的实现. 问题的结构 令\([n] = \{1, \ldots, n\}\). 给定\(c \subseteq [n]\), 让\(x_c \in \mathbb{R}^{|c|}\)表示向量\(x\in \mathbb{R}^n\)的一个子向量(以\(c\)为指标的对应部分).当\(\ma…

目录 Proximal minimization 解释 Gradient flow 解释1 最大最小算法 不动点解释 Forward-backward 迭代解释 加速 proximal gradient method 交替方向方法 ADMM 解释1 自动控制 解释2 Augmented Largranians 解释3 Flow interpretation 解释4 不动点 特别的情况 Proximal Algorithms 这一节介绍了一些利用proximal的算法. Proximal mini…

1. Introduction Much like Newton's method is a standard tool for solving unconstrained smooth minimization problems of modest size, proximal algorithms can be viewed as an analogous tool for nonsmooth, constrained, large-scale, or distributed version…

目录 Moreau-Yosida regularization 与次梯度的联系 改进的梯度路径 信赖域问题 Proximal Algorithms 这一节,作者总结了一些关于proximal的一些直观解释 Moreau-Yosida regularization 内部卷积(infimal convolution): \[(f \: \Box \: g)(v)=\inf_x (f(x)+g(v-x)) \] Moreau-Yosida envelope 或者 Moreau-Yosida regul…

目录 LASSO proximal gradient method ADMM 矩阵分解 ADMM算法 多时期股票交易 随机最优 Robust and risk-averse optimization method 本节介绍一些例子. LASSO 考虑如下问题: \[\min \quad (1/2)\|Ax-b\|_2^2 + \gamma\|x\|_1, \] 其中\(x \in \mathbb{R}^n, A \in \mathbb{R}^{m\times n }\). proximal gr…

目录 可分和 基本的运算 不动点 fixed points Moreau decomposition 可分和 如果\(f\)可分为俩个变量:\(f(x, y)=\varphi(x) + \psi(y)\), 于是: 如果\(f\)是完全可分的,即\(f(x) = \sum_{i=1}^n f_i (x_i)\): \[(\mathbf{prox}_f(v))_i = \mathbf{prox}_{f_i}(v_i) \] 这个性质在并行算法的设计中非常有用. 基本的运算 如果\(f(x) = \…

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…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

这个资料关于分布式系统资料,作者写的太好了.拿过来以备用 网址:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/ds.md 希望转载的朋友,你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多． <Reconfigurable Distributed Storage for Dynamic Networks> 介绍:这是一篇介绍在动态网络里面实现分布式系统重构的paper.论文的作者(导师)是MIT…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

tree based ensemble algorithms 主要介绍以下几种ensemble的分类器(tree based algorithms) xgboost lightGBM: 基于决策树算法的分布式梯度提升框架 GBDT(Gradient Boosting Decison Tree) 随机森林 Why is it called random forest 决策树 tree based ensemble algorithms 原始的Boost算法是在算法开始的时候,为每个样本赋上一个权重…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

转载:http://www.jianshu.com/p/b73b6953e849 该资源的github地址:Qix <Statistical foundations of machine learning> 介绍:<机器学习的统计基础>在线版,该手册希望在理论与实践之间找到平衡点,各主要内容都伴有实际例子及数据,书中的例子程序都是用R语言编写的. <A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks>…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

Windows Server 2012 NIC Teaming介绍及注意事项 转载自:http://www.it165.net/os/html/201303/4799.html Windows Server 2012 NIC Teaming 也称作 负载平衡/故障转移 (LBFO).主要功能就是带宽聚合,负载均衡以及故障转移.Windows Server 2012 首次内置了这个功能,所以配置NIC Teaming不再需要网卡厂商的驱动程序上配置.具体就不多说了,想必大家都已经有所了解.直接进入…

先说明下,本人是在windows系统下用的. 简单介绍一下,是nosql数据库,采用key-value存储方式形式.可用于处理高并发日志.维护top表等. 如果把它完全当初数据库使用,当做小型数据库还可以,因为当key达到一定的数量,性能下降比价明细. 读写性能:读110000次/s,写81000次/s 存储方式:采用内存+文件结合的存储方式.这样性能能够保证,而且即使服务器重启,只会丢失少部分数据.   安装:需要下载redis服务端,同时安装RedisWather可将Redis添加到系统服务…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA --…

Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 目 录 1    Introduction    1 1.1    What is Machine Learning    1 1.2    学习心得和笔记的框架    1 2    Supervised Learning    3 2.1    Perceptron Learning Algorithm (PLA)    3 2.1.1    PLA -- "知…

来自 http://deeplearning.net/tutorial/,虽然比较老了,不过觉得想系统的学习theano,所以需要从python--numpy--theano的顺序学习.这里的资料都很老了,毕竟看得出来应该是10年的,现在都15年了,综述还是什么都很不一样了,不过对于学习theano来说,还好没差.如果是想学习dl的原理的,推荐看其他的新综述和文章,这里的博文主要是为了学习theano,也就是主要工程上,不是学术上. 深度学习是机器学习研究中一个新的领域,是为了朝着机器学习的初衷…

Welcome to Algorithms, Part I 前言 昨天在突然看到了Coursera上Robert Sedgewick讲的Algorithms,Part II看了一些,甚是爽快,所以又去注册了Algorithms,Part I,想从I开始系统的学习,关于网站,课程,人物的介绍我就不费笔了,不知道的大家可以谷歌一下.我认为这么好的东西,不去好好学习一下,实在是人生的一大缺憾,但是自己一个看看视频学习一下,貌似又没设什么意思,所以,就想分享和大家一起学习,我的想法是,起初,将本课程翻译…