数学中最优化问题的一般表述是求取,使,其中是n维向量,是的可行域,是上的实值函数.凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题,这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题. 其中,是 凸集是指对集合中的任意两点,有,即任意两点的连线段都在集合内,直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分.至于闭合的凸集,则涉及到闭集的定义,而闭集的定义又基于开集,比较抽象,不赘述,这里可以简单地认为闭合的凸集是指包含有所有边界点的凸集. 注意:中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定

今天作了一个paper reading,感觉论文不错,马克一下~ CVPR 2016 Best Paper Honorable Mention "Sublabel-Accurate Relaxation of Nonconvex Energies" 研究视觉问题的同学都知道,视觉问题很多都是多标签的问题,在进行优化的时候,我们都可以把他们转化为能量函数的形式,由数据项和平滑项组成.这些能量函数可以用变分的形式进行表达,当能量函数的项是非凸的话,一般使用梯度下降迭代的方法进行近似求解,有

首先定义凸集,如果x,y属于某个集合M,并且所有的θx+(1-θ)f(y)也属于M,那么M为一个凸集.如果函数f的定义域是凸集,并且满足 f(θx+(1-θ)y)≤θf(x)+(1-θ)f(y) 则该函数为凸函数. 如果函数存在二阶导并且为正,或者多元函数的Hessian矩阵半正定则均为凸函数. 「注意」:中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的.Convex Function在某些中国大陆的数学书中指凹函数.Concave Function指凸函数.但在中国大陆涉及经济学的

zh.wikipedia.org/wiki/凸優化 以下问题都是凸优化问题,或可以通过改变变量而转化为凸优化问题:[5] 最小二乘 线性规划 线性约束的二次规划 半正定规划 Convex function Convex minimization is a subfield of optimization that studies the problem of minimizing convex functions over convex sets. The convexity makes opt

SVM目前被认为是最好的现成的分类器,SVM整个原理的推导过程也很是复杂啊,其中涉及到很多概念,如:凸集和凸函数,凸优化问题,软间隔,核函数,拉格朗日乘子法,对偶问题,slater条件.KKT条件还有复杂的SMO算法! 相信有很多研究过SVM的小伙伴们为了弄懂它们也是查阅了各种资料,着实费了不少功夫!本文便针对SVM涉及到的这些复杂概念进行总结,希望为大家更好地理解SVM奠定基础(图片来自网络). 一.凸集和凸函数 在讲解凸优化问题之前我们先来了解一下凸集和凸函数的概念 凸集:在点集拓扑学与欧几

CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结.主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记.这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源.也很感谢韩龙飞在CMU凸优化课程中的中文笔记,我在其基础上做了大量的内容参考.才疏学浅,忘不吝赐教. 1.凸集合 1.1 基本概念 定义:给定一个集合$C \subseteq \mathbb{R}^n $,满足下列条件

最近的看的一些内容好多涉及到凸优化,没时间系统看了,简单的了解一下,凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包 凸集 凸集定义如下: 也就是说在凸集内任取两点,其连线上的所有点仍在凸集之内. 凸函数 凸函数的定义如下: $\theta x+(1-\theta)y$的意思就是说在区间 $(x,y)$ 之间任取一点 $y – \theta(y-x)$ 即为 $\theta x+(1-\theta)y$ , 凸函数的几何意义表示为函数任意两点的连线上的取值大于该点在函数上的取值,几何示意图形如下: 凸函数

引自:http://www.xuebuyuan.com/1684976.html http://blog.csdn.net/lichengyu/article/details/38392473 http://www.cnblogs.com/yemeishu/archive/2013/01/19/2867286.html谈谈NITE 2与OpenCV结合提取指尖坐标 一 概念: Convexity hull, Convexity defects 如上图所示,黑色的轮廓线为convexity hul

「SCOI2015」小凸玩密室 小凸和小方相约玩密室逃脱,这个密室是一棵有 $ n $ 个节点的完全二叉树,每个节点有一个灯泡.点亮所有灯泡即可逃出密室.每个灯泡有个权值 $ A_i $,每条边也有个权值 $ b_i $. 点亮第 $ 1 $ 个灯泡不需要花费,之后每点亮一个新的灯泡 $ V $ 的花费,等于上一个被点亮的灯泡 $ U $ 到这个点 $ V $ 的距离 $ D(u, v) $,乘以这个点的权值 $ A_v $. 在点灯的过程中,要保证任意时刻所有被点亮的灯泡必须连通,在点亮一个灯

支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界) 作者:July :致谢:pluskid.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

DFS将递归改为非递归这个方法的需求来自于一道三维积木组合的题目,还在苦苦调试中,暂且不提. 普通的认识对于递归向非递归的转化无非是使用栈,但是结合到深度搜索如何将栈很好利用,如何很好保存现场,都不是很轻松(自身感觉). 网上大部分转化都是基于图的搜索进行,总是引出邻接点的概念,让人越看越迷,毕竟不是每个DFS都是图(不可否认都可以看成是图). 在众多资料中看到了CSDN上的一个转化方法很新颖(结构之法,算法之道):http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de

说起来这门技术大多是秀的成分高于实际,但是呢,其也可以作为图像增强的工具,看到一些比赛拿他作训练集扩充,还是一个比较好的思路.如何在caffe上面实现简单的风格转化呢? 好像网上的博文都没有说清楚,而且笔者也没有GPU机器,于是乎,走上了漫漫的研究逼死自己之路... 作者实践机器配置: 服务器:ubuntu16.04(8 core)+caffe+only CPU 突然觉得楷体是不是好看多了...哈哈,接下来的博客要改字体喽~ ------------------------------ 一.图像

使用泛型编程时,会遇到许多编译器警告,如:非受检强制转化警告,非受检方法调用警告,非受检普通数组创建警告,费受精转换警告.这次的内容就是遇到这些警告的时候你该怎么办 PS:非受检警告就是代码上黄色的感叹号  1.首先,要尽可能地通过泛型控制消除每一个非受检警告.这意味着你将不会在运行时出现ClassCastException异常  2.如果无法消除警告,同时可以证明引起警告的代码类型是安全的,可以用一个@SuppressWarnings(“unchecked”)注解来禁止这条警告.但它只是给你一

-..使用泛型编程时,会遇到许多编译器警告,如:非受检强制转化警告,非受检方法调用警告,非受检普通数组创建警告,费受精转换警告.这次的内容就是遇到这些警告的时候你该怎么办. PS:非受检警告就是代码上黄色的感叹号 1.首先,要尽可能地通过泛型控制消除每一个非受检警告.这意味着你将不会在运行时出现ClassCastException异常 2.如果无法消除警告,同时可以证明引起警告的代码类型是安全的,可以用一个@SuppressWarnings("unchecked")注解来禁止这条警告.

现在,付费学知识,付费听歌,付费看电视剧,付费享受线上购物优惠--等等场景已经成为大部分年轻人的日常. 而对于企业商家来说,付费会员作为企业差异化用户运营的手段,不仅有利于提升用户的品牌忠诚度,在当下,更是成为流量变现的通用模式. 如何有效提升用户的付费会员率并建立高粘性会员关系?科学合理的会员转化潜力评估很重要. 华为预测服务全新推出会员转化和会员留存预测模型,从评估非付费会员的转化潜力开始到持续关注付费会员的续费留存,全链路关注付费会员的转化生命周期,帮助开发者建立高粘性会员关系. 非付费会

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

一些机器学习算法的简介 本节开始,介绍<Computer Science Theory for the Information Age>一书中第六章(这里先暂时跳过第三章),主要涉及学习以及学习的理论——VC理论.而本文主要是介绍一下什么是学习,以及一些常见的学习算法. (一)学习概念 首先,我们用一个例子来介绍什么是学习.假设我们想要用一个算法来识别不同类型的车,比如小汽车.卡车.拖拉机等.根据我们的思维以及对这个领域的知识可知道,我们可以用一系列特征来区分它们,比如我们可以用轮子的数量,发

转自:http://xuehy.github.io/%E4%BC%98%E5%8C%96/2014/04/13/KKT/ 从对偶问题到KKT条件 Apr 13, 2014 对偶问题(Duality) ====== 对偶性是优化问题中一个非常重要的性质,它能够神奇地将许多非凸的优化问题转化成凸的问题,关于这一理论,恐怕又是一个博大精深的横向领域,这里我们一切从简,就从线性规划(LP)问题的对偶问题讲起. 说到对偶,我总是会不自禁地想起射影几何的东西,不过这里的对偶和射影几何无关,我们先来看一个非常

数据结构 创建向量和矩阵 函数c(), length(), mode(), rbind(), cbind() 求平均值,和,连乘,最值,方差,标准差 函数mean(), sum(), min(), max(), var(), sd(), prod() 帮助文档 函数help() 生成向量 seq() 生成字母序列letters 新建向量 Which()函数,rev()函数,sort()函数 生成矩阵 函数matrix() 矩阵运算 函数t(),矩阵加减 矩阵运算 矩阵相乘,函数diag() 矩阵

以下笔记参考自Boyd老师的教材[Convex Optimization]. I. Mathematical Optimization 1.1 定义 数学优化问题(Mathematical Optimization) 有如下定义: \[ \begin{align} &minimize \, f_0(x) \notag \\ &subject \, to \, f_i(x)≤b_i, \, i=1,...,m \tag{1.1} \end{align} \] 向量\(x=(x_1,...,x