2.1 求解梯度的两种方法 以$f(x,y)={{x}^{2}}+{{y}^{3}}$为例,很容易得到: $\nabla f=\left[ \begin{aligned}& \frac{\partial f}{\partial x} \\& \frac{\partial f}{\partial y} \\\end{aligned} \right]=\left[ \begin{aligned}& 2x \\& 3{{y}^{2}} \\\end{aligned} \right

1. 一元函数的极值问题  (函数光滑) 对于一个一元函数$f(x)$,怎么才能找出它的极值呢? 1.1根据定义:如果存在一点${{x}_{0}}$,在点${{x}_{0}}$的某个领域$U({{x}_{0}})$内有,除该点外的任意一点$x$满足: $f(x)<f({{x}_{0}})$ 或$(f(x)>f({{x}_{0}}))$ $\Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})<0$ 或$\Delta f=f(x)-f({{x}_{0}})>0$ 则称$f({{x}_{

基于粒子群优化的无约束50维Rosenbrock函数求解 一.问题重述 无约束50维的Rosenbrock函数可以描述如下: 其中, 0 要求按PSO算法思想设计一个该问题的求解算法. Rosenbrock是一个著名的测试函数,也叫香蕉函数,其特点是该函数虽然是单峰函数,在[100,100]n上只有一个全局极小点,但它在全局极小点临近的狭长区域内取值变化极为缓慢,常用于评价算法的搜索性能.这种实优化问题非常适合于使用粒子群优化算法来求解. 二.算法 2.1算法设计: 编码 因为问题的维数为50,

0x00 前言简介 当Active Directory首次与Windows 2000 Server一起发布时,Microsoft就提供了一种简单的机制来支持用户通过Kerberos对Web服务器进行身份验证并需要授权用户更新后端数据库服务器上的记录的方案.这通常被称为Kerberos double-hop issue(双跃点问题),需要委派才能使Web服务器在修改数据库记录时模拟用户操作. 0x01 Kerberos Unconstrained Delegation(Kerberos无约束委派)

题意:n个点,m条边,每条边有容量限制 l--c,每个点满足容量平衡(流入等于流出),求可行解 无源无汇可行流问题,建立以一个超级源点和超级汇点,由于原来最大流问题时候,流量下界其实为0, 所以要转化,把边(设u-->v)的容量改为c-l,但是这样不平衡了,所以S流入v点l,u点流出到T要l,这样 保证了u,v流量平衡,用数组sumin[i]记录下i点流入下限之和,最后超级源点流入i. 最后求一次s-->t的最大流(走一遍dinic),如果添加的边都满流,说明有解(此时每条边所用流量+下限即可

今天试验了如何在Kettle的图形界面(Spoon)下面来整合来mysql 数据库中位于不同数据库中的数据表中的数据. 试验用的数据表是customers: 第三方的数据集下载地址是:http://www.mysqltutorial.org/download/2 Customers: stores customer’s data. 折叠处有对数据表customer结构的sql表示: DROP TABLE IF EXISTS `customers`; CREATE TABLE `customers

全手打原创,转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/dreamsqin/p/11972664.html,多谢,=.=~ 一.背景描述   对于通用型带过滤条件的列表查询项目中,列举下面两种常见功能需求,要满足内容高度.宽度自适应: 1.上中下布局,包括查询条件.卡片数据.分页: 2.上中下布局,包括查询条件.表格数据.分页: 二.现状分析   最常用的经典方法是position定位加上top和bottom属性实现高度自适应,该方式存在的最大问题在于只能实现上中下其中一个模

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就是是注释. R是动态类型.强类型的语

R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间的语句就

[R笔记]R语言函数总结   R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(

SupportVector Machines are learning models used forclassification: which individuals in a population belong where? 支持向量机(SVM)定义:支持向量机是主要用于解决分类问题的学习模型. 感知机 在讲解SVM之前我们先回到1956年达特矛斯会议之后,在会议中确定了我们学科的名字AI的同时,也激起了一片人工智能热,正是在这次浪潮中出现了一个人-罗森布拉特. 他是一位心理医生,在神经感知

1.熵的定义 熵最早是一个物理学概念,由克劳修斯于1854年提出,它是描述事物无序性的参数,跟热力学第二定律的宏观方向性有关:在不加外力的情况下,总是往混乱状态改变.熵增是宇宙的基本定律,自然的有序状态会自发的逐步变为混沌状态. 1948年,香农将熵的概念引申到信道通信的过程中,从而开创了"信息论"这门学科.香农用"信息熵"来描述随机变量的不确定程度,也即信息量的数学期望. 关于信息熵.条件熵.联合熵.互信息.相对熵.交叉熵请点击蓝字直达 2.最大熵模型 这里引用吴

1支持向量机 参考看了这篇文章你还不懂SVM你就来打我 第一遍看完确实有想打死作者的冲动,但是多看几遍之后,真香~ [SVM---这可能是最直白的推导了] 个人觉得这篇文章讲的很清楚,条理清晰,数学推导也很明白,因此基于此做笔记,当然也参考周志华老师机器学习以及其他大佬的博客等. 1.1 SVM定义 SVM与logistic一样就是一种二类分类模型,它的基本模型是的定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器,SVM的学习策略就是间隔最大化. 维基百科的官方解释:有点多 支持向量机(英语:suppor

原博: R语言与数据挖掘:公式:数据:方法 R语言特征 对大小写敏感 通常,数字,字母,. 和 _都是允许的(在一些国家还包括重音字母).不过,一个命名必须以 . 或者字母开头,并且如果以 . 开头,第二个字符不允许是数字. 基本命令要么是表达式(expressions)要么就是 赋值(assignments). 命令可以被 (;)隔开,或者另起一行. 基本命令可以通过大括弧({和}) 放在一起构成一个复合表达式(compound expression). 一行中,从井号(#)开始到句子收尾之间

这篇文章将介绍感知器.逻辑回归的求解和SVM的部分求解,包含部分的证明.本文章涉及的一些基础知识,已经在<梯度下降.牛顿法和拉格朗日对偶性>中指出,而这里要解决的问题,来自<从感知器到SVM> .<从线性回归到逻辑回归>两篇文章. 感知器: 前面的文章已经讲到,感知器的目标函数如下: $min \ L(w,b)$ 其中,$L(w,b)=-\sum_{i=1}^{n}[y_i*(w*x_i+b)]$ 对于上面这种无约束的最优化问题,一般采用的是梯度下降的办法,但是,考虑到

在线最优化求解(Online Optimization)之四:RDA 不论怎样,简单截断.TG.FOBOS都还是建立在SGD的基础之上的,属于梯度下降类型的方法,这类型方法的优点就是精度比较高,并且TG.FOBOS也都能在稀疏性上得到提升.但是有些其它类型的算法,例如RDA从另一个方面来求解Online Optimization并且更有效地提升了特征权重的稀疏性.RDA(Regularized Dual Averaging)是微软十年的研究成果.RDA是Simple Dual Averaging

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告

一.问题的描述 从最一般的定义上说,一个求最小值的问题就是一个优化问题(也叫寻优问题,更文绉绉的叫法是规划——Programming),它同样由两部分组成,目标函数和约束条件,可以用下面的式子表示: (式1) 约束条件用函数c来表示,就是constrain的意思啦.你可以看出一共有p+q个约束条件,其中p个是不等式约束,q个等式约束. 关于这个式子可以这样来理解:式中的x是自变量,但不限定它的维数必须为1(视乎你解决的问题空间维数,对我们的文本分类来说,那可是成千上万啊).要求f(x)在哪一点上

2.1 基本优化问题 $\operatorname{minimize}\text{    }f(x)\text{       for   }x\in {{R}^{n}}$ 解决无约束优化问题的一般步骤为: Step1:选择一个初始出点${{\mathbf{x}}_{0}}$(这里的${{\mathbf{x}}_{0}}$是向量),设置一个收敛误差$\varepsilon $(解的精度)和一个迭代次数$k=0$: Step2:找到从点${{\mathbf{x}}_{k}}$使函数$f(x)$下降最