Sorry,各位,现在这里面啥也没,之所以开这篇文章,是防止以后用得到:现在研究这些,总感觉有些不合适,本人还不到那个层次:如果之后有机会继续研究simplex-线性规划问题,再回来参考下面的链接进行学习,也就相当于做个笔记吧.   各位大佬勿怪.   下面几篇文章,觉得写的不错,从最开始将起:至于本人,肯定是没有学习完的. Reference 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(一) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(二) 线性规划专题--SIMPLEX 单纯形算法(三)图…

最近在上最优理论这门课,刚开始是线性规划部分,主要的方法就是单纯形方法,学完之后做了一下大M算法和分段法的仿真,拿出来与大家分享一下.单纯形方法是求解线性规划问题的一种基本方法. 线性规划就是在一系列不等式约束下求目标函数最大值或最小值的问题,要把数学中的线性规划问题用计算机来解决,首先要确定一个标准形式. 将所给的线性规划问题化为标准形式: s.t.是英文subject to 的简写,意思是受约束,也就是说第一个方程受到后面两个方程的约束.对于求最大值问题可以将目标函数加负号转换为最小值问题.…

http://uoj.ac/problem/179 补充那一列修改方法: 对于第i行: $$xi=bi-\sum Aij*xj$$    $$=bi-\sum_{j!=e} Aij*xj-Aie*xe$$ Pivot后应该是: $$=bi-\sum_{j!=e} Aij*xj-Aie*xl$$ 假设第l行已经算对转轴后的系数 则$$xl=bl-\sum Alj*xj$$ 所以$$xi=bi-\sum_{j!=e} Aij*xj-Aie*(bl-\sum Alj*xj)$$ $$=bi-Aie*b…

https://en.wikipedia.org/wiki/Mathematical_optimization In mathematics, computer science and operations research, mathematical optimization or mathematical programming, alternatively spelled optimisation, is the selection of a best element (with rega…

Apply Newton Method to Find Extrema in OPEN CASCADE eryar@163.com Abstract. In calculus, Newton’s method is used for finding the roots of a function. In optimization, Newton’s method is applied to find the roots of the derivative. OPEN CASCADE implem…

3D打印:三维智能数字化创造(全彩)(全球第一本系统阐述3D打印与3D智能数字化的专业著作) 吴怀宇 编   ISBN 978-7-121-22063-0 2014年1月出版 定价:99.00元 428页 16开​ ​编辑推荐​ 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读者群体:操作实战派.技术方法派.商业运作派.大局宏观派.学院理论派...... 操作实战派:面向所有对3D打印感兴趣的读者,包括3D打印操作.3D智能数字化扫描.建模.网格处理(…

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得…

作者:@wzyer 拉格朗日乘子法无疑是最优化理论中最重要的一个方法.但是现在网上并没有很好的完整介绍整个方法的文章.我这里尝试详细介绍一下这方面的有关问题,插入自己的一些理解,希望能够对大家有帮助.本文分为两个部分:第一部分是数学上的定义以及公式上的推导:第二部分主要是一些常用方法的直观解释.初学者可以先看第二部分,但是第二部分会用到第一部分中的一些结论.请读者自行选择. 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 对于一个函数f:Rn→R(不要求是凸函数),我们可以定义它的共轭函数f⋆:Rn→R为:…

<3D打印:三维智能数字化创造(全彩)> 基本信息 作者: 吴怀宇 出版社:电子工业出版社 ISBN:9787121220630 上架时间:2014-1-13 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:428 版次:1-1 所属分类:计算机 > 数码/设计 > 3D Studio MAX 更多关于>>> <3D打印:三维智能数字化创造(全彩)> 编辑推荐 本书包含最新创客实践:组装3D打印机,开设3D照相馆,制作四轴飞行器...... 拥有众多读…

关于拉格朗日乘子法与KKT条件 关于拉格朗日乘子法与KKT条件   目录 拉格朗日乘子法的数学基础 共轭函数 拉格朗日函数 拉格朗日对偶函数 目标函数最优值的下界 拉格朗日对偶函数与共轭函数的联系 拉格朗日对偶问题 如何显式的表述拉格朗日对偶问题 由定义消去下确界 隐式求解约束 共轭函数法 弱对偶 强对偶 原始问题与对偶问题的关系 最优条件 互补松弛条件 KKT条件 一般问题的KKT条件 凸问题的KKT条件 KKT条件的用途 拉格朗日乘数法的形象化解读 等式约束的拉格朗日乘子法 含有不等约束的情…

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得不够.得益于同学白石的数学证明,我还是想尝试写一下,希望本文在兼顾通俗易懂的基础上,真真正正能足以成为一篇完整概括和介绍支持向量机的导论性的文章. 本文在写的过程中,参考了不…

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…

100道AI基础面试题 1.协方差和相关性有什么区别? 解析: 相关性是协方差的标准化格式.协方差本身很难做比较.例如:如果我们计算工资($)和年龄(岁)的协方差,因为这两个变量有不同的度量,所以我们会得到不能做比较的不同的协方差. 为了解决这个问题,我们计算相关性来得到一个介于-1和1之间的值,就可以忽略它们各自不同的度量. 2.xgboost如何寻找最优特征?是有放回还是无放回的呢? 解析: xgboost在训练的过程中给出各个特征的增益评分,最大增益的特征会被选出来作为分裂依据, 从而记忆…

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…

Atitit.attilax软件研发与项目管理之道 1. 前言4 2. 鸣谢4 3. Genesis 创世记4 4. 软件发展史4 5. 箴言4 6. 使徒行传 4 7. attilax书 4 8. 启示录4 9. 技术标准的7条原则4 9.1. 后向兼容性4 10. 软件之道5 11. 计算机科学导论(原书第3版5 12. 数字电路5 13. 通用管理学5 14. 项目管理5 15. 团队建设与人力资源管理5 16. 软件工程5 16.1. 软件编写5 16.2. 软件构件化理论与技术5 16…

OPEN CASCADE Multiple Variable Function eryar@163.com Abstract. Multiple variable function with gradient and Hessian matrix is very very import in OPEN CASCADE optimization algorithms. In order to understand these optimization algorithm better, let’s…

OPEN CASCADE Gauss Least Square eryar@163.com Abstract. The least square can be used to solve a set of n linear equations of m unknowns(n >= m). The OPEN CASCADE class math_GaussLeastSquare implements the least square solution of the linear equations…

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…

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有…

[原创]用“人话”解释不精确线搜索中的Armijo-Goldstein准则及Wolfe-Powell准则 转载请注明出处:http://www.codelast.com/ line search(一维搜索,或线搜索)是最优化(Optimization)算法中的一个基础步骤/算法.它可以分为精确的一维搜索以及不精确的一维搜索两大类.在本文中,我想用“人话”解释一下不精确的一维搜索的两大准则:Armijo-Goldstein准则 & Wolfe-Powell准则.之所以这样说,是因为我读到的所有最优…

机器学习原理.实现与实践——机器学习概论 如果一个系统能够通过执行某个过程改进它的性能,这就是学习. ——— Herbert A. Simon 1. 机器学习是什么 计算机基于数据来构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科. 从上面的机器学习的定义中,我们可以了解到以下的信息: 机器学习以计算机及网络为平台,是建立在计算机及网络之上的: 机器学习以数据为研究对象. 机器学习的目的是对数据进行预测与分析 机器学习以模型为中心.构建模型.优化模型并用模型来进行预测. 机器学习的模型是…

这里我想给大家介绍另外一种推荐系统,这种算法叫做潜在因子(Latent Factor)算法.这种算法是在NetFlix(没错,就是用大数据捧火<纸牌屋>的那家公司)的推荐算法竞赛中获奖的算法,最早被应用于电影推荐中.这种算法在实际应用中比现在排名第一的 @邰原朗 所介绍的算法误差(RMSE)会小不少,效率更高.我下面仅利用基础的矩阵知识来介绍下这种算法. 这种算法的思想是这样:每个用户(user)都有自己的偏好,比如A喜欢带有小清新的.吉他伴奏的.王菲等元素(latent factor),如果…

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因…

最近严重感觉到数学知识的不足! http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=10509 [译]Mathematics for Computer Graphics Mathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用Greg Turk, August 1997 “学习计算机图形学需要多少的数学?”这是初学者最经常问的问题.答案取决于你想在计算机图形学领域钻研多深.如果仅仅使用周围唾手可得的图形软件,你不需要知…

基于meanshift的手势跟踪与电脑鼠标控制(手势交互系统) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 一年多前开始接触计算机视觉这个领域的时候,年幼无知,倍感吃力.当年惶恐,从而盲从.挣扎了不少时日,感觉自己好像还是处于领域的门外汉一样,在理论与实践的鸿沟中无法挣脱,心里空落落的.在这种挥之不去的烦忧中,某个时候豁然开朗,觉得要看一个系统的代码了,看看别人是怎么写的,理论又是怎么用在实践上的.然后自己就瞄准了TLD这个被炒作地很火的跟踪算法.花了…

最近在拜读项亮博士的<推荐系统实践>,系统的学习一下推荐系统的相关知识.今天学习了其中的隐语义模型在Top-N推荐中的应用,在此做一个总结. 隐语义模型LFM和LSI,LDA,Topic Model其实都属于隐含语义分析技术,是一类概念,他们在本质上是相通的,都是找出潜在的主题或分类.这些技术一开始都是在文本挖掘领域中提出来的,近些年它们也被不断应用到其他领域中,并得到了不错的应用效果.比如,在推荐系统中它能够基于用户的行为对item进行自动聚类,也就是把item划分到不同类别/主题,这些主题…

Mathematics for Computer Graphics 最近严重感觉到数学知识的不足! http://bbs.gameres.com/showthread.asp?threadid=10509 [译]Mathematics for Computer Graphics Mathematics for Computer Graphics数学在计算机图形学中的应用Greg Turk, August 1997“学习计算机图形学需要多少的数学?”这是初学者最经常问的问题.答案取决于你想在计算机…

原文地址:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spark-practice4/ 引言 提起机器学习 (Machine Learning),相信很多计算机从业者都会对这个技术方向感到兴奋.然而学习并使用机器学习算法来处理数据却是一项复杂的工作,需要充足的知识储备,如概率论,数理统计,数值逼近,最优化理论等.机器学习旨在使计算机具有人类一样的学习能力和模仿能力,这也是实现人工智能的核心思想和方法.传统的机器学习算法,由于技术和…

1.概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的 原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只…