[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html,转载请注明出处] 从等式约束的最小化问题说起:                                                                                       上面问题的拉格朗日表达式为:                                             也就是前面的最小化问题可以写为:          …

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3496819.html] 从等式约束的最小化问题说起:                                                                                          上面问题的拉格朗日表达式为:                                                也就是前面的最小化问题可以写为:            …

协同ADMM求解考虑碳排放约束直流潮流问题的对偶问题 (A Distributed Dual Consensus ADMM Based on Partition for DC-DOPF with Carbon Emission Trading) 1.What about this project/study?(项目介绍) This study is using alternating direction method of multipliers (ADMM) approach for solv…

网站首页: 网址:数据集…

现在终于开始看论文了,机器学习基础部分的更新可能以后会慢一点了,当然还是那句话宁愿慢点,也做自己原创的,自己思考的东西.现在开辟一个新的模块----多视图学习相关论文笔记,就是分享大牛的paper,然后写出自己的反思,希望大家多多交流. 现在来说说周志华老师的opmv算法. 一摘要 :多视图学习已经成为机器学习非常重要的组成部分,很多得到的效果都比单视图学习要好的多,但是这些方法经常被用在小的和低维的数据集上,主要原因是因为这些算法都占用了,大量的计算内存.最近几年,这些算法有了长足的进步,比如…

对偶上升法 增广拉格朗日乘子法 ADMM 交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)是一种解决可分解凸优化问题的简单方法,尤其在解决大规模问题上卓有成效,利用ADMM算法可以将原问题的目标函数等价的分解成若干个可求解的子问题,然后并行求解每一个子问题,最后协调子问题的解得到原问题的全局解,适用于大规模分布式优化问题. Lasso的ADMM求解算法…

在进行图像处理过程中,我们常常会用到梯度迭代求解大型线性方程组.今天在用cuda对神秘矩阵进行求解的时候.出现了缺少dll的情况: 报错例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2dnZ19nZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 缺少cusparse32_60.dll 缺失c…

(只有文字没有图,图请参考http://research.google.com/archive/mapreduce.html) MapReduce: 一种简化的大规模集群数据处理法 翻译:风里来雨里去 原文:MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters 作者:JeffreyDean and Sanjay Ghemawat 转载请保留以上信息 摘要 MapReduct是一个用于处理与生成大型数据集的编程模型及相关实现.用户分别指定一…

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行…

为什么需要值函数近似? 之前我们提到过各种计算值函数的方法,比如对于 MDP 已知的问题可以使用 Bellman 期望方程求得值函数:对于 MDP 未知的情况,可以通过 MC 以及 TD 方法来获得值函数,为什么需要再进行值函数近似呢? 其实到目前为止,我们介绍的值函数计算方法都是通过查表的方式获取的: 表中每一个状态 \(s\) 均对应一个 \(V(s)\) 或者每一个状态-动作 <\(s, a\)> 但是对于大型 MDP 问题,上述方法会遇到瓶颈: 太多的 MDP 状态.动作需要存储 单独…

问题: 安装TensorFlow(CPU版本),使用pip install tensorflow安装,安装一切顺利,但是在跑一个简单的程序时,遇到如下情况: 大概意思是:你的CPU支持AVX扩展,但是你安装的TensorFlow版本无法编译使用. 原因: 除了通常的算术和逻辑,现代CPU提供了许多低级指令,称为扩展,例如, SSE2,SSE4,AVX等来自维基百科: 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy…

在线性代数中, LU分解(LU Decomposition)是矩阵分解的一种,可以将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积(有时是它们和一个置换矩阵的乘积).LU分解主要应用在数值分析中,用来解线性方程.求反矩阵或计算行列式. 什么是LU分解 如果有一个矩阵A,将A表示成下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积,称为A的LU分解. 更进一步,我们希望下三角矩阵的对角元素都为1: 一旦完成了LU分解,解线性方程组就会容易得多. LU分解的步骤 上一章讲到,对于满秩矩阵A来说,通过左乘一个消…

Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 你的 CPU 支持AVX AVX2,但你安装的 TensorFlow 版本不支持,网友解答 高级矢量扩展(AVX)是英特尔在2008年3月提出的英特尔和AMD微处理器的x86指令集体系结构的扩展,英特尔首先通过Sandy Bridge处理器在2011年第一季度推出,随后由AMD…

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互…

https://news.cnblogs.com/n/569588/ Google.ai:展现 AI 最好的一面 Google 今天新发布了第二代的 Tensor 处理单元(TPU),这是一个云计算硬件和软件系统,它将上线 Google Cloud,被称为 Cloud TPU,主要是为了提高机器学习计算处理所需要大量的负载,包括训练和推理,这个可以说是为 Google 云计算平台带来的巨大福音. 由于 Google 在硬件与软件的集成方面的实力,TensorFlow 目前已经成为构建 AI 软件…

      数值计算可以分为两类:矩阵运算和矩阵元素运算 3.1 矩阵函数和特殊矩阵        矩阵代数的处理数组大部分以一维数组(向量)和二维数组(矩阵)为主. 常见的矩阵处理函数如下: 特殊矩阵: 稀疏矩阵: 稀疏矩阵的创建通常可以通过使用sparse和spdiags函数来进行: sparse(i,j,s,m,n,nz_max)使用[i,j,s]来创建m*n维稀疏矩阵s,其中s为所有非零元素构成的向量,i,j分别为非零元素的行下标和列下标. spdiags(B,d,m,n)可以抽取.创建…

期望最大化算法EM. 简介 EM算法即期望最大化算法,由Dempster等人在1976年提出[1].这是一种迭代法,用于求解含有隐变量的最大似然估计.最大后验概率估计问题.至于什么是隐变量,在后面会详细解释.EM算法在机器学习中有大量成功的应用,典型是求解高斯混合模型,隐马尔可夫模型.如果你要求解的机器学习模型中有隐变量存在,并且要估计模型的参数,EM算法很多时候是首选算法. EM算法的推导.收敛性证明依赖于Jensen不等式,我们先对它做一简单介绍.Jensen不等式的表述是,如果f(x)是凸…

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[…

首先看下MD大神2015年ICCV论文:Martin Danelljan, Gustav Häger, Fahad Khan, Michael Felsberg. "Learning Spatially Regularized Correlation Filters for Visual Tracking." ICCV (2015). [code: https://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/regvistrack…

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…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

斯坦福大学机器学习,EM算法求解高斯混合模型.一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值,并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量.从对比结果可以看出,基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高. ------------------------------ 高斯模型有单高斯模型(SGM)和混合高斯模型(GMM)两种. (1)单高斯模型: 为简单起见,阈值t的选取一般靠经验值…

在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,…

(纯属个人理解) 参考: https://www.zhihu.com/question/267482928 https://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html 下面图片来源:https://www.zhihu.com/question/267482928 盗用下知乎问题的别人发的图片,有涉及法律等问题联系我删除哈 . 上面该同学提出的问题一个最大,一个最小怎么相等哈?其实该同学描述的不准确,应该是一个是最小最大和一个是最小.再准确的描述是…

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定…

一.目标函数的梯度求解公式 PCA 降维的具体实现,转变为: 方案:梯度上升法优化效用函数,找到其最大值时对应的主成分 w : 效用函数中,向量 w 是变量: 在最终要求取降维后的数据集时,w 是参数: 1)推导梯度求解公式 变形一 变形二 变形三:向量化处理 最终的梯度求解公式:▽f = 2 / m * XT . (X . dot(w) ) 二.代码实现(以二维降一维为例) 1)模拟数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X…

基于机器学习的web异常检测 from: https://jaq.alibaba.com/community/art/show?articleid=746 Web防火墙是信息安全的第一道防线.随着网络技术的快速更新,新的黑客技术也层出不穷,为传统规则防火墙带来了挑战.传统web入侵检测技术通过维护规则集对入侵访问进行拦截.一方面,硬规则在灵活的黑客面前,很容易被绕过,且基于以往知识的规则集难以应对0day攻击:另一方面,攻防对抗水涨船高,防守方规则的构造和维护门槛高.成本大. 基于机器学习技术的…

多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的线性回归问题是更加常见的. 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况. 之前的单变量线性回归的问题,最后求解得到的是一个线性方程.那么在多变量线性回归中,得到的是: 其中X,theta都是一个n阶向量.那么最后的表示方式就变为了: h 是theta的转置与X的乘积. 多变量梯度下降 和单变量的线性回归…

此文不对理论做相关阐述,仅涉及代码实现: 1.熵计算公式: P为正例,Q为反例 Entropy(S)   = PLog2(P) - QLog2(Q); 2.信息增量计算: Gain(S,Sv) = Entropy(S) - (|Sv|/|S|)ΣEntropy(Sv); 举例: 转化数据输入: 5 14 Outlook Sunny Sunny Overcast Rain Rain Rain Overcast Sunny Sunny Rain Sunny Overcast Overcast Rai…

给你多组数据集,例如给你很多房子的面积.房子距离市中心的距离.房子的价格,然后再给你一组面积. 距离,让你预测房价.这类问题称为回归问题. 回归问题(Regression) 是给定多个自变量.一个因变量以及代表它们之间关系的一些训练样本,来确定它们的关系.其中最简单的一类是线性回归(Linear Regression). 线性回归函数的形式如下:   (1) θj 是我们要求的系数.接下来介绍一下求θ 的两种方法,梯度下降(Gradient Descent)和正规方程(Normal Rquati…