之前学习机器学习和数据挖掘的时候，很多都是知道这些算法的设计机制，对数学推导和求解过程依然是一知半解，最近看了一些机器学习算法的求解和各种优化算法，也发现了这些算法设计和公式推导背后的数学精妙之处和随处可见的最优化的影子。还是决定从最优化理论开始补起，本文主要内容如下：  &...

作者：桂。时间：2017-03-2720:26:17链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6628785.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~ 【读书笔记06】前言看到西蒙.赫金的《自适应滤波器原理》第四版第四章：最速下降算法。最速下降法、拟牛顿法...

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Lecture4最优化课程内容记录：（上）https://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434?refer=intelligentunit（下）https://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326?refer=intelligentunit1．代码注释：numpy.rando...

2018-01-1222:50:06一、优化问题优化问题用数学的角度来分析就是去求一个函数或者说方程的极大值或者极小值，通常这种优化问题是有约束条件的，所以也被称为约束优化问题。约束优化问题（亦译为受约束的最优化问题）是一类数学最优化问题，它由目标函数以及与目标函数中的变量相关的约束条件两部分组成，优化过程则为在约束条...

我们每个人都会在我们的生活或者工作中遇到各种各样的最优化问题，比如每个企业和个人都要考虑的一个问题“在一定成本下，如何使利润最大化”等。最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。随着学习的深入，博主越来越发现最优化方...

罚函数法:　　求解约束条件下的最优化问题　　罚函数法的思路就是改变函数f(x),将f(x)变为F(x)　　使得F(x)在无约束条件下取得的最优解，正好符合我们的约束条件，且正好为f(x)在约束条件下的最优解 先有最优化问题f(x),  可行区域是c(x)<=0 外罚函数法:...

 阅读目录梯度下降法（GradientDescent）牛顿法和拟牛顿法（Newton'smethod& Quasi-NewtonMethods）共轭梯度法（ConjugateGradient）启发式优化方法解决约束优化问题——拉格朗日乘数法　　我们每个人都会在我们的生...

题目描述：   在周长10000的圆上,初始等距的放置着n个雕塑,现在新加入m个雕塑,要使得这n+m个雕塑仍然等距,问原来n个雕塑要移动的距离总和的最小值.原题地址：http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=15...

梯度下降（GD,Gradientdescend）是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。...

温馨提示：请不要盲目的进行横向扩展，优先考虑对单台服务器的性能优化，只有单台服务器的性能达到最优化之后，集群才会被最大的发挥作用。一、架构图：服务器准备：3台，ubuntu16.04系统master:192.168.1.190nginx反向代理服务器node1:192.168.1.191golang服务器node2:1...

2017年11月29日06:40:37 机器之心V 阅读数2183 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC4.0BY-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/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/art...

2017年05月21日22:18:40阅读数：5910写在前面本文主要是对DeepLearning一书最优化方法的总结，具体详细的算法，另起博文展开。 整个优化系列文章列表：DeepLearning之最优化方法DeepLearning最优化方法之SGDDeepLearning最优化方法之Momentum（动量...