CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结。主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记。这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源。也很感谢韩龙飞在CMU凸优化课程中的中文笔记,我在其基础上做了大量
CMU Convex Optimization(凸优化)笔记1--凸集和凸函数 2017-05-20 16:29 −... 基路伯 0 17305 OpenCV入门之寻找图像的凸包(convex hull) 2019-12-22 17:37 −介绍 凸包(Convex Hull)是一个计算几何(图形学)中的概念,它的严格的数学定义为:在一个向量空间V中,对于给定集合X,所有包含X的凸集的...
最短路径中)" eeimg="1"/> 将其改成x_{ij}\geq 0(线性约束) Optimization terminology(CMU) 基本形式 image-20221020175438072 Solution Set是feasible point中最优点 本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布 发布于 2022-11-26 16:51・安徽赞同添加评论 分享喜欢收藏申请转载 ...
CMU-Convex Optimization: Fall 2019共计37条视频,包括:lecture 01 introduction、lecture 02 - linear programs 1、lecture 03 - linear programs 2等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
UP最近需要系统地复习一遍凸优化,比较了多位大佬的课程,发现CMU Ryan老师的课程最为合适,他讲的深入浅出,适合做机器学习的同学去学。Ryan讲凸优化很多年了,2018 秋季版本是目前最清晰的,研究也和现今接轨。我发现国内没有这门课2018年的完整视频合集,就搬运过来分享给大家。没有字幕,欢迎观众投稿。 老师的介绍...
CMU Convex Optimization(凸优化)笔记1--凸集和凸函数 2017-05-20 16:29 −CMU凸优化笔记--凸集和凸函数 结束了一段时间的学习任务,于是打算做个总结。主要内容都是基于CMU的Ryan Tibshirani开设的Convex Optimization课程做的笔记。这里只摘了部分内容做了笔记,很感谢Ryan Tibshirani在官网中所作的课程内容开源。
A. Goel and A. Meyerson. Simultaneous optimization via approximate majorization for concave profits or convex costs. Tech. Report CMU-CS-02-203, December 2002, Carnegie-Mellon University.Goel, A., Meyerson, A.: Simultaneous optimization via approximate majorization for concave profits or convex ...
老师说,program is an old school word in optimization. 凸优化的性质: 凸优化没有满足KKT条件的虚假(spurious)局部极小值点,在凸优化中假如找到了满足KKT条件的点,一定是全局最小值点。 在实践中,使用牛顿法可以很可靠和快速地迭代求解出凸优化问题(只要问题不太大,一般5-10次迭代) ...
http://egon.cheme.cmu.edu/Papers/Bernal_Chen_MindtPy_PSE2018Paper.pdf Bernal DE, Vigerske S, Trespalacios F, Grossmann IE (2017) Improving the performance of DICOPT in convex MINLP problems using a feasibility pump. http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2017/08/6171.html Berthold ...
CMU-Convex Optimization: Fall 2019 1879播放 lecture 01 introduction 1:17:49 lecture 02 - linear programs 1 1:18:57 lecture 03 - linear programs 2 1:14:49 lecture 04 - convexity 1:10:31 lecture 05 - gradient descent 1:18:57 lecture 06 - Subgradients 1:10:57 lecture 07 - subgradien...