基础 from sympy import * 数学格式输出: init_printing() 添加变量: x, y, z, a, b, c = symbols('x y z a b c') 声明分数: Rational(1, 3) \(\displaystyle \frac{1}{3}\) 化简式子: simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1)) \(\displaystyle x - 1\) 因式分解: expand((x + 2)*(x -

优化问题: 其中, 定义:对于一个不等式约束,如果,那么称不等式约束是处起作用的约束. 定义:设满足,设为起作用不等式约束的下标集: 如果向量:是线性无关的,则称是一个正则点. 下面给出某个点是局部极小点的一阶必要条件(即如果是极小点,那么必然满足下列条件),称为KKT条件: 设,设是的一个正则点和局部极小点,使得以下条件成立: 为拉格朗日乘子向量,为KKT乘子向量.

下面举例说明如何运用GA工具箱求解多约束非线性规划问题: function f =fitness(x) f=exp(x(1))*(4*x(1)^2+2*x(2)^2+4*x(1)*x(2)+2*x(2)+1); fitness.m function [c,ceq]=constraint(x) c(1)=1.5+x(1)*x(2)-x(1)-x(2); c(2)=-x(1)*x(2)-10; ceq=[]; %一定要有 constraint.m 注意integer variable indices

不等约束 上篇文章介绍了如何在等式约束下使用拉格朗日乘子法,然而真实的世界哪有那么多等式约束?我们碰到的大多数问题都是不等约束.对于不等约束的优化问题,可以这样描述: 其中f(x)是目标函数,g(x)为不等式约束,h(x)为等式约束,x = x1, x2, …… xk. 对于不等约束来说,无非是大于(包括大于等于)和小于(包括小于等于),常见的不等约束是这样: 就像等式约束总是转换成g(x) = 0一样,我们也希望所有的不等约束都用小于号表达,所以首先将两个不等约束转换为小于0的形式: 优化问题

常用包: ——数据处理:lubridata ,plyr ,reshape2,stringr,formatR,mcmc: ——机器学习:nnet,rpart,tree,party,lars,boost,e1071,BayesTree,gafit,arules: ——可视化包:ggplot2,lattice,googleVis: ——地图包:ggmap,RgoogleMaps,rworldmap: 金融包: ——时间序列:zoo,xts,chorn,its,timeDate: ——金融分析:quan

题目链接:http://poj.org/problem?id=3159 题意:有n个小孩,m个关系格式是A B C 表示小孩 B 的糖果数最多比小孩A多C个,相当于B-A<=C; 有m个这样的关系最后求小孩n比小孩1最多多几个糖果: 差分约束: 比如给出三个不等式,b-a<=k1,c-b<=k2,c-a<=k3,求出c-a的最大值, 我们可以把a,b,c转换成三个点,k1,k2,k3是边上的权,如图   由题我们可以得知,这个有向图中,由题b-a<=k1,c-b<=k2

http://poj.org/problem?id=1201 题意:给出N个整数区间[ai,bi],并且给出一个约束ci,( 1<= ci <= bi-ai+1),使得数组Z在区间[ai,bj]的个数>= ci个,求出数组Z的最小长度. 思路:建立差分约束系统.因为这里要求数组长度的最小值,要变为 x-y>=k的标准形式. 设数组 s[j] 表示数组 Z 区间[0,j]里包含的元素个数.所以 s[bi+1] - s[ai] >= ci,注意是 j+1, 隐含条件   0 &l

题目大意:给N个小屁孩分糖果,每个小屁孩都有一个期望,比如A最多比B多C个,再多了就不行了,会打架的,求N最多比1多几块糖 分析:就是求一个极小极大值...试试看 这里需要用到一个查分约束的东西 下面是查分约束详解: 一直不知道差分约束是什么类型题目,最近在写最短路问题就顺带看了下,原来就是给出一些形如x-y<=b不等式的约束,问你是否满足有解的问题 好神奇的是这类问题竟然可以转换成图论里的最短路径问题,下面开始详细介绍下 比如给出三个不等式,b-a<=k1,c-b<=k2,c-a<

一个叫差分约束系统的东西.如果每个点定义一个顶标x(v),x(t)-x(s)将对应着s-t的最短路径. 比如说w+a≤b,那么可以画一条a到b的有向边,权值为w,同样地给出b+w2≤c,a+w3≤c.那么a到c的最大差就受这些不等式约束,对应着图中的最短路. 这个边多,不要用vector存,满了以后重新复制数据,会T的,没试过指定大小... #include<iostream> #include<cstdio> #include<vector> #include<

目录 1 将有约束问题转化为无约束问题 1.1 拉格朗日法 1.1.1 KKT条件 1.1.2 拉格朗日法更新方程 1.1.3 凸优化问题下的拉格朗日法 1.2 罚函数法 2 对梯度算法进行修改,使其运用在有约束条件下 2.1 投影法 2.1.1 梯度下降法 to 投影梯度法 2.1.2 正交投影算子 References 相关博客 梯度下降法.最速下降法.牛顿法等迭代求解方法,都是在无约束的条件下使用的,而在有约束的问题中,直接使用这些梯度方法会有问题,如更新后的值不满足约束条件. 那么问题来

以往对于差分约束理解不是太深,导致这题屡次被坑,在此记录一下细节的理解. 差分约束实际上就是利用了spfa的一个特性:只要有$dis_y>dis_x+w_{x,y}$就松弛,直到所有边关系都满足$dis_y\le dis_x+w_{x,y}$,而这一不等式恰好可以套在差分约束问题里.差分约束要求满足前面这个玩意,把每个变量的值看做$dis_i$,建边,跑spfa最短路,使得所有边都满足关系.这个之前就已经明白了. 但是忽视了一点:注意到跑出来的最短路中$dis$即为$x$的一组合法取值,并且这组

数值优化(Numerical Optimization)学习系列-无梯度优化(Derivative-Free Optimization) 2015年12月27日 18:51:19 下一步 阅读数 4357更多 分类专栏: 数值优化   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-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/fangqingan_java/article/details/48946903 概述 在实际应用中,有些目

原文链接:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 作者:July.pluskid :致谢:白石.JerryLead 出处:结构之法算法之道blog. 前言 动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费不少时间和精力,二者这个东西也不好讲清楚,尽管网上已经有朋友写得不错了(见文末参考链接),但在描述数学公式的时候还是显得

SVM的文章可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 有写的最好的文章来自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 这里面貌似也有一些机器学习文章:http://leftnoteasy.cnblogs.com/ 下面这个系列 Jasper's Java Jacal 里面的SVM真的讲的好.已经把每一篇都下载了,目录: /Users/baidu/Documents/

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法

转载自http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887,写的很好,虽然那人也是转了别人的做了整理(最原始文章来自http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html,分了太多篇,读起来不太方便). =============================================== 一)SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Mac

(一)SVM的背景简单介绍 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,依据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别随意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14]

机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 机器学习算法与Python实践之(四)支持向量机(SVM)实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 机器学习算法与Python实践之(二)支持向量机(SVM)初级 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考<机器学习实战>这本书.因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法.恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了. 在这一节我们主要是对支持

第一步.初步了解SVM 1.0.什么是支持向量机SVM 要明白什么是SVM,便得从分类说起. 分类作为数据挖掘领域中一项非常重要的任务,它的目的是学会一个分类函数或分类模型(或者叫做分类器),而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机(SVM)是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的. 通俗来