程序员的数学【最优化】
目录
- 前言
- 一、最优化概念
- 1.1 最大值最小值
- 1.2 局部极小值
- 1.3 全局最小值
- 二、求导与迭代求解
- 2.1 求导遇到的问题
- 2.2 近似迭代求解
- 三、梯度下降
- 3.1 公式推导
- 3.2 代码演示
- 3.2.1 创建模拟数据
- 3.2.2 迭代法求解(梯度下降)
- 3.2.3 迭代法求解(退出条件最大迭代次数)
- 四、牛顿法
- 4.1 牛顿法原理
- 4.2 牛顿法代码演示
- 4.3 求解最优化问题
- 4.4 求解最优化代码演示
- 4.4.1 使用牛顿法求最优化(11步得到答案,2.0062)
- 4.4.2 使用梯度下降求最优解(207步得到答案,2.04349)
- 4.5 拟牛顿法
- 五、坐标下降法
- 六、最优化算法瓶颈
- 6.1 局部极值问题
- 6.2 鞍点问题
- 七、凸优化问题
- 八、凸集
- 九、凸函数
- 十、凸优化表达形式
- 十一、拉格朗日乘子法
- 十二、KKT条件
- 十三、拉格朗日对偶
前言
本文其实值属于:程序员的数学【AIoT阶段二】 的一部分内容,本篇把这部分内容单独截取出来,方便大家的观看,本文介绍 最优化,本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现,安装代码运行环境见博客:最详细的Anaconda Installers 的安装【numpy,jupyter】(图+文),如果你只是想要简单的了解有关线代的内容,那么只需要学习一下博文:NumPy从入门到高级,如果你是跟着博主学习 AIoTAIoTAIoT 的小伙伴,建议先看博文:数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解),如果你没有 PythonPythonPython 基础,那么还需先修博文:Python的进阶之道【AIoT阶段一(上)】(十五万字博文 保姆级讲解)
一、最优化概念
1.1 最大值最小值
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