线性规划   线性规划的标准形式 \[\underset{x}{min}{\ c^Tx}\ s.t.\ Ax \leqslant b\]   例如,线性规划为: \[ \underset{x}{min}{\ c^Tx} \ s.t. \ Ax \geqslant b \]   其matlab标准形式为: \[ \underset{x}{min}{\ -c^Tx}\ s.t. -AX \leqslant -b \]   matlab指令为: [x,fval] = linprog(c,A,b,Aeq

线性规划问题的基本内容 线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题. \[ \min z=\sum_{j=1}^{n} f_{j} x_{j} \] \[ \text { s.t. }\left\{\begin{array}{ll}{\sum_{j=1}^{n} a_{i j} x_{j} \leqslant b_{i}} & {(i=1,2, \cdots, m)} \\ {\sum_{j=1}^{n} a_{k j}^{\mathrm{eq}}

@ 目录 前言 一.基本概念 二.matlab实现 1.常用函数 2.常见变形 参考书目 前言 线性规划是数学规划中的一个重要分支,常用于解决如何利用现有资源来安排生产,以取得最大经济效益的问题.本文将粗略地介绍线性规划,matlab实现和常见变形. 一.基本概念 一般线性规划问题地(数学)标准型为 \[max\quad z=\sum\limits_{j=1}^nc_jx_j, \\s.t \quad y= \begin{cases} \sum\limits_{j=1}^na_{ij}x_j=b

线性规划 线性规划函数 功能:求解线性规划问题 语法 x = linprog(f,A,b):求解问题 min fx,约束条件为 Ax <= b x = linprog(f,A,b,Aeq,beq):求解上面的问题,但增加等式约束,即 Aeqx = beq,若没有不等式存在,则令 A= [].b = [] x = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub):定义设计变量 x 的下届 lb 和 上届 ub,使得 x 始终在该范围内,若没有等式约束,令 Aeq = [].beq = []

极大似然估计,只是一种概率论在统计学的应用,它是参数估计的方法之一.说的是已知某个随机样本满足某种概率分布,但是其中具体的参数不清楚,参数估计就是通过若干次试验,观察其结果,利用结果推出参数的大概值.最大似然估计是建立在这样的思想上:已知某个参数能使这个样本出现的概率最大,我们当然不会再去选择其他小概率的样本,所以干脆就把这个参数作为估计的真实值.      我们先来假设这样一个问题:要求解人群(100人)中男女身高的分布,这里很明显有两种分布,男和女,但是事先我们并不知道他们服从哪种分布,而且

1. 通过一个简单的例子直观上理解EM的核心思想 0x1: 问题背景 假设现在有两枚硬币Coin_a和Coin_b,随机抛掷后正面朝上/反面朝上的概率分别是 Coin_a:P1:-P1 Coin_b:P2:-P2 为了估计这个概率(我们事先是不知道这两枚硬币正面朝上的概率的),我们需要通过实验法来进行最大似然估计,每次取一枚硬币,连掷5下,记录下结果 硬币 结果 统计 Coin_a 正 正 反 正 反 3正-2反 Coin_b 反 反 正 正 反 2正-3反 Coin_a 正 反 反 反 反 1

https://blog.csdn.net/zhihua_oba/article/details/73776553 EM算法(Expectation Maximization Algorithm)详解 主要内容 EM算法简介 预备知识  极大似然估计 Jensen不等式 EM算法详解  问题描述 EM算法推导 EM算法流程 1.EM算法简介   EM算法是一种迭代优化策略,由于它的计算方法中每一次迭代都分两步,其中一个为期望步(E步),另一个为极大步(M步),所以算法被称为EM算法(Expect

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

[SinGuLaRiTy-1028] Copyright (c) SinGuLaRiTy 2017. All Rights Reserved. 对于所有题目:Time Limit: 1s | Memory Limit: 256MB [USACO2016 Jan] 愤怒的奶牛 (Angry Cows) 题目描述 在数轴x上摆放有n(2<=n<=50000)捆干草堆,没有任何两堆在同样的位置,所有的位置均为整数.你可以用弹弓射击射击数轴上的任意地点.如果你用弹弓以R的力度射击x处,那么该处会发生爆

ContestLink easy: AFI medium-easy: BDH medium: CGKL ???: EJ A. Attractive Flowers 签到. B. Blocking the View 题意 问线段ab沿向量v移动是否会与线段cd相交 做法 把ac,ad,bc,bd四个向量排序一下,判断v是否在范围内就好 坑点在线段共线的情况 C. Fermat's Last Theorem 题意 将有序四元组 \((a,b,c,n)\) 按 max 为第一关键字,字典序为第二关键字

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你

一个简单的线性规划问题,使用Matlab的linprog解决 假定有n种煤,各种煤的配比为x1,x2,x3,……首先需要满足下列两个约束条件,即 x1+x2+x3……+xn=1 x1≥0, x2≥0,x3≥0,……,xn≥0 煤种 全水分 空干基水分 收到基灰分 收到基低位发热值 1 33.6 15.43 19.07 2958 2 13.4 2.58 43.49 3860 3 17.5 2.84 23.35 4400 4 13.7 4.27 24.37 44865 11.2 2.72 36.05

1.线性规划 求线性规划问题的最优解有两种方法,一种方法是使用linprog命令,另一种是使用optimtool工具箱,下面分别介绍这两种方法. ①linprog命令 一般情况下,Linprog命令的参数形式为[x,fval] = linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0),下面分别介绍各参数的含义. [x,fval]返回值中x为最优解,fval为最优值. f表示目标函数中各个变量前面的系数向量,如果是求最小值问题,那么f就是各个变量的系数,如果是求最大值问题,那么f就是各个

一.线性规划问题 已知目标函数和约束条件均为线性函数,求目标函数的最小值(最优值)问题. 1.求解方式:用linprog函数求解 2.linprog函数使用形式: x=linprog(f,A,b)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0)  x=linprog(f,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)   [x,fval]=linp

线性规划 LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为: minf(x):待最小化的目标函数(如果问题本身不是最小化问题,则应做适当转换,使其变为最小化问题,比如如果原始问题是最大化的话,目标函数 f = -f) A⋅x≤b:不等式约束 Aeq⋅x=beq:等式约束 lb≤x≤ub:取值范围约束(lb:lower bound,ub:upper bound) [x, fval] = linprog(f,

原文:Matlab随笔之线性规划   LP(Linear programming,线性规划)是一种优化方法,在优化问题中目标函数和约束函数均为向量变量的线性函数,LP问题可描述为:min xs.t. A·x b Aeq·x=beq vlb x vub其中 ,b,beq均为向量,A,Aeq为矩阵,x为向量变量.矩阵A和向量b是线性不等式约束条件的系数, Aeq和beq是等式约束条件的系数. 在MATLAB中,用于LP的求解函数为linprog.其调用格式为:[x,fval,lambda]=linp

整数线性规划问题的基本内容 整数线性规划解决的是自变量在一定的线性约束条件下,使得线性目标函数求得最大值或者最小值的问题.其中自变量只能取整数.特别地,当自变量只能取0或者1时,称之为 0-1 整数规划问题. 当目标函数为最小值时,上述问题可以写成如下形式: \[ \min z=\mathbf{F}^{T}\mathbf{X} \] \[ \text { s.t. } \left\{\begin{array}{l} {\mathbf{A}\mathbf{X} \leqslant \mathbf{

matlab绘图--线性规划图解法示意 图解法 matlab绘图 区域填充 线性规划问题: matlab绘图 L1=[4,0;4,4];  plot(L1(:,1),L1(:,2));hold on  text(4.1,3.5,'x_1=4','color','b');  L2=[0 3;5 3];  plot(L2(:,1),L2(:,2));hold on  text(0.8,3.1,'x_2=3','color','b');  L3=[0 2.4;5 0.4];  plot(L3(:,1)

MATLAB程序: figure contourf(x,y,data) % 画等高线 hold on plot(x,y(x)) %画线性规划约束方程1 hold on plot(y,x(y)) %画线性规划约束方程2 axis([xmin xmax ymin ymax]) %设置坐标轴的范围

最近写了一段代码,一直弹出“??? Undefined function or variable 'x'.”这个错误.仔细检查了一下,发现是赋值的问题.比如下面两段代码 h=1 h=x h=1表示的是将1赋值给h 而h=x表示的是将x赋值给h 如果我之前没有对x赋值过,此时突然加了“h=x”这段代码,那么窗口就会弹出“ ??? Undefined function or variable 'x'.”这个错误提醒,意思是让我先对x进行赋值,才能够将x的值赋给h,如果我没有先对x赋值,“h=x”这个