之前做特征选择,实现过基于群智能算法进行最优化的搜索,看过一些群智能优化算法的论文,在此做一下总结. 在生活或者工作中存在各种各样的最优化问题,比如每个企业和个人都要考虑的一个问题"在一定成本下,如何使利润最大化"等.最优化方法是一种数学方法,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称. 工程设计中最优化问题(optimalization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量),在满足一系列有关的限制条件(约束)下,使设计…

常见优化算法实现 这里实现的主要算法有: 一维搜索方法: 黄金分割法 二次差值法 多维搜索算法 最速下降法 partan加速的最速下降法 共轭梯度法 牛顿法 拟牛顿法 使用函数表示一个用于优化的目标,包括其梯度函数和hessian矩阵函数 import numpy as np import math #用于测试的一个多元函数的例子 def f(x): return (x[0]-1)**2+5*(x[1]-5)**2+(x[2]-1)**2+5*(x[3]-5)**2 #f(x)函数的gradie…

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^…

常见排序算法总结 本文对比较常用且比较高效的排序算法进行了总结和解析,并贴出了比较精简的实现代码,包括选择排序.插入排序.归并排序.希尔排序.快速排序等.算法性能比较如下图所示: 1 冒泡排序 基本原理 这里介绍升序的原理,从数组的第一个元素arr[0]开始,两两比较(arr[n],arr[n+1]),如果前面的数大于后面的数(arr[n] > arr[n+1]),那么交换两个元素的位置,把大的数往后移动.这样依次经过一轮比较以后,最大的数将会被交换到最后的位置(arr[n-1]).算法的时间复…

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS /* 7 10 0 1 5 0 2 2 1 2 4 1 3 2 2 3 6 2 4 10 3 5 1 4 5 3 4 6 5 5 6 9 6 */ #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <cstdio> using namespace std; + ; ; int cost[maxn][maxn];…

Linked List Cycle II Given a linked list, return the node where the cycle begins. If there is no cycle, return null. Follow up: Can you solve it without using extra space? 和问题一Linked List Cycle几乎一样.如果用我的之前的解法的话,可以很小修改就可以实现这道算法了.但是如果问题一用优化了的解法的话,那么就不适…

一.BFGS算法 在"优化算法--拟牛顿法之BFGS算法"中,我们得到了BFGS算法的校正公式: 利用Sherman-Morrison公式可对上式进行变换,得到 令,则得到: 二.BGFS算法存在的问题 在BFGS算法中.每次都要存储近似Hesse矩阵 B_k^{-1}" title="B_k^{-1}" alt="" />,在高维数据时,存储浪费非常多的存储空间,而在实际的运算过程中.我们须要的是搜索方向.因此出现了L-BFGS…

在调整模型更新权重和偏差参数的方式时,你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果?应该用梯度下降,随机梯度下降,还是Adam方法? 这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别,以及如何选择最佳的优化方法. 什么是优化算法? 优化算法的功能,是通过改善训练方式,来最小化(或最大化)损失函数E(x). 模型内部有些参数,是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的,基于这些参数,就形成了损失函数E(x). 比如说,权重(W)和偏差(b)就是这样的内部参数,一般用于计算输出值,在训练…

目录 1. 概述 2. 实现 2.1. 原理 2.2. 核心代码 2.3. 第二种优化 3. 结果 1. 概述 我在之前的文章<基于均值坐标(Mean-Value Coordinates)的图像融合算法的具体实现>中,根据<Coordinates for Instant Image Cloning>这篇论文,详细论述了图像融合中泊松融合算法的优化算法--均值坐标(Mean-Value Coordinates)融合算法的具体实现.其实在这篇论文中,还提出了两种优化实现,能够进一步提升…

Logistic回归算法调试 一.算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法,主要用用于只有两种标签的分类问题.其原理为对一些数据点用一条直线去拟合,对数据集进行划分.从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法,所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值.Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数: 其中,xi为数据集的第i个特征.定义损失函数损失函数: 损失函数越小表明曲线拟合的效果就越好.利用梯度向上法更新x的系数W,求出W的…