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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