机器学习+优化问题的种类、如何优化、凸优化、非凸优化、对偶问题、KKT条件

机器学习+优化问题的种类、如何优化、凸优化、非凸优化、对偶问题、KKT条件相关推荐

基于局部鲁棒优化的场景生成（SGLRO）的非凸鲁棒优化算法
鲁棒优化是一种通过寻找在所有可能的不确定参数值下可行的解来考虑不确定性的优化. 该程序实现了包含非凸约束的鲁棒优化问题的求解.这是Rudnick Cohen等人2019年提出的采用局部鲁棒优化(SGL ...
如何判断函数凸或非凸？
首先定义凸集,如果x,y属于某个集合M,并且所有的θx+(1-θ)f(y)也属于M,那么M为一个凸集.如果函数f的定义域是凸集,并且满足 f(θx+(1-θ)y)≤θf(x)+(1-θ)f(y) 则该 ...
干货丨从基础知识到实际应用，一文了解「机器学习非凸优化技术」
文章来源:机器之心优化作为一种研究领域在科技中有很多应用.随着数字计算机的发展和算力的大幅增长,优化对生活的影响也越来越大.今天,小到航班表大到医疗.物理.人工智能的发展,都依赖优化技术的进步. 在 ...
斯坦福助理教授马腾宇：ML非凸优化很难，如何破？
作者 | 马腾宇编译 | 陈萍.杜伟来源 | 机器之心非凸优化问题被认为是非常难求解的,因为可行域集合可能存在无数个局部最优点,通常求解全局最优的算法复杂度是指数级的(NP 困难).在近日的一篇 ...
机器学习系列(22)_SVM碎碎念part5：凸函数与优化
原文地址:SVM - Understanding the math - convex-functions/ by Brandon Amos 感谢参与翻译同学:@程亚雄 && @张蒙 & ...
【机器学习】凸集、凸函数、凸优化、凸优化问题、非凸优化问题概念详解
目录 1 基本概念 2 凸优化问题 3 非凸优化问题 4 总结 1 基本概念 (1)凸集和非凸集凸集是一个点集, 这个点集有一个性质, 就是在这个集合中任取不同的两个点x和y, 他们之间的线段(包括 ...
姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖
近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此 ...
机器学习：SVM代码实现，朴素实现基础上的优化
SVM代码实现,朴素实现基础上的优化: 因为二次凸优化已经把解析结果明白表现出来了,所以优化只能体现在两个变量的选择上,或者说是两个样本的选择上: 1.第一个变量的选择:这次实现也并不是选择最不满足K ...
【凸优化】关于 KKT 条件及其最优性
拉格朗日对偶对于一个标准形式的优化问题, 我们可以写为: minimize ⁡ f 0 ( x ) subject to f i ( x ) ⩽ 0 , i = 1 , ⋯ , m h i ( x ...

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