二类分类模型 模型：在特征空间上的间隔最大的线性分类器求解凸优化（凸二次规划） 1、线性可分支持向量机 利用间隔最优化求最优分离超平面，解是唯一的； $$\omega ^{\ast }\cdot x+b^{\ast }=0$$ 分类决策函数 $$f(x)=sign(\omega ^{\ast }\c ...
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2019-09-01 14:51:15
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维基百科对B树的定义为“在计算机科学中，B树（B tree）是一种树状数据结构，它能够存储数据、对其进行排序并允许以O(log n)的时间复杂度运行进行查找、顺序读取、插入和删除的数据结构。B树，概括来说是一个节点可以拥有多于2个子节点的二叉查找树。与自平衡二叉查找树不同，B 树为系统最优化 大块数 ...
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2019-08-24 22:39:42
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拉格朗日对偶性 拉格朗日对偶性 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。例如，最大熵模型与支持向量机。 原始问题 假设f(x)，ci(x)，hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数。考虑约束最优化问题，即原 ...
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2019-08-21 11:47:08
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今天给大家分享的是最优化理论。 简单的来说，就是求一个函数（空间上的一条曲线或曲面）在一个区间中的最小值。由于函数有可能很复杂，或区间范围很大，我们就利用最优化来将区间缩小。最后，确定我们所要的最小值是在经过计算后的缩小的范围中能够得到。 当然，以上的说法不是特别准确。但是，我们可以简单认为是求函数 ...
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2019-08-19 22:58:43
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梯度下降法 [TOC] 梯度下降法，是一种基于搜索的最优化方法，最用是最小化一个损失函数。 一、什么是梯度下降？ ? 机器学习算法都需要最大化或最小化一个函数，这个函数被称为"目标函数"，其中我们一般把最小化的一类函数，称为"损失函数"。它能根据预测结果，衡量出模型预测能力的好坏。在求损失函数最小化 ...
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2019-08-08 19:42:49
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一、贪心算法 解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问 ...
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2019-08-06 01:15:34
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支持向量机是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，它在解决小样本、非线性以及高维度模式识别中表现出许多优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其目的就是通过对学习样本来求解最大间隔的超平面。 ...
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系统相关 时间：
2019-08-01 22:42:57
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数学优化（Mathematical Optimization）问题，也叫最优化问题，是指在一定约束条件下，求解一个目标函数的最大值（或最小值）问题。 数学优化问题的定义为：给定一个目标函数（也叫代价函数）f : A → R，寻找一个变量（也叫参数）x? ∈ D，使得对于所有D中的x，f(x?) ≤ ...
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2019-07-26 16:09:25
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我有一个心愿，可以用最优化的代码完成一个功能丰富的网站。 全文将围绕（1）设计模式 （2）敏捷开发 目的： 结构足够合理，代码足够优美，扩展性、可读性、易维护性做到最优。 以下目录仅为整体思路，后期逐渐完善补充。 1.配置linux环境实现持续集成 2.快速搭建 ASP.net core Web 应 ...
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Web程序 时间：
2019-07-14 19:55:37
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传送门：http://ybt.ssoier.cn:8088/problem_show.php?pid=1261 【题目描述】 下图表示城市之间的交通路网，线段上的数字表示费用，单向通行由A->E。试用动态规划的最优化原理求出A->E的最省费用。 如图：求v1到v10的最短路径长度及最短路径。 【输入 ...
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2019-07-13 22:45:04
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