用Matlab实现sgd,adam,admm,proximal_grad,rmsp,fista,adaptive_grad,subgradient等优化算法，来求解拉索问题和逻辑回归问题。利用SVM和Matlab代码来读取数据集，能够实现一定的效果。 （需要自己安装SVM） 在当前大数据和人工智能快速发展的背景下，优化算法的研究与应用成为了一个极其重要的领域。《优化理论及应用》大作业要求学生深入理解并实现多种先进的优化算法，并将它们应用于解决实际问题，如拉索问题和逻辑回归问题。这些算法包括随机梯度下降（SGD）、自适应矩估计（Adam）、交替方向乘子法（ADMM）、近端梯度法（Proximal Gradient）、随机平均梯度下降（RMSP）、快速迭代收缩阈值算法（FISTA）、自适应梯度算法（Adaptive Gradient）和次梯度法（Subgradient）。 随机梯度下降法是最基本的优化算法之一，通过每次迭代使用一个或一小批样本的梯度来更新模型参数，能够有效处理大规模数据集。自适应矩估计（Adam）是一种用于深度学习的优化算法，它结合了动量法和RMSprop算法的特点，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整学习率，从而提高收敛速度和优化性能。 交替方向乘子法（ADMM）是一种求解分布式优化问题的算法，它将一个全局问题分解为多个子问题，并通过交替迭代的方式进行求解，特别适用于处理约束优化问题。近端梯度法（Proximal Gradient）是一种用于求解包含非光滑项的优化问题的算法，它通过引入近端算子来简化问题求解过程。 随机平均梯度下降（RMSP）是随机梯度下降的一种变体，它通过在每次迭代中使用一个随机样本集合的平均梯度来更新参数，从而提高稳定性和收敛速度。快速迭代收缩阈值算法（FISTA）是在梯度下降算法基础上提出的一种加速算法，它通过引入加速项来加快收敛速度。 自适应梯度算法（Adaptive Gradient），又称AdaGrad，是一种自适应调整每个参数学习率的优化算法，特别适合于稀疏数据的处理。次梯度法（Subgradient）是处理优化问题中非可微分函数的一种方法，它通过计算次梯度来进行参数更新，广泛应用于非光滑优化问题。 在实现这些算法时，学生需要熟悉Matlab编程环境，能够利用Matlab进行编程并解决优化问题。此外，学生还需要利用支持向量机（SVM）来处理数据集，SVM是一种强大的机器学习算法，它通过在特征空间中寻找最优超平面来实现分类和回归任务。在大作业中，学生需要自行安装SVM，并编写Matlab代码来读取和处理数据集，然后运用上述优化算法来训练模型，并尝试实现一定的效果。 通过完成这项大作业，学生不仅能够深入理解各种优化算法的理论基础和计算方法，而且能够通过实践操作提高自己的编程能力和解决实际问题的能力。这不仅对学术研究具有重要意义，而且对于未来进入工业界或从事相关领域的研究工作也具有很大的帮助。

课件与matlab代码

最优化理论是数学和计算机科学中的一个重要分支，它主要研究如何在给定的条件下找到最佳解，例如最小化或最大化某个目标函数。本笔记聚焦于凸优化，这是最优化领域的一个核心子集，因为它提供了许多实际问题的有效解决方案，并且具有严格的理论基础。 一、凸优化基础 1. 凸函数：一个函数如果对于任意两点连线上的所有点，其函数值都不超过这两点的函数值的平均值，那么这个函数就是凸函数。在几何上，函数图像在二维平面上看起来像是碗状的，没有向下的“山谷”。 2. 凸集合：如果集合内的任意线性组合仍属于该集合，那么这个集合就是凸的。例如，所有非负实数构成的集合就是一个凸集。 3. 凸优化问题：目标函数是凸函数，约束条件涉及的集合也是凸集的优化问题称为凸优化问题。这类问题有很好的性质，如全局最优解的存在性和唯一性。 二、凸优化的性质与解法 1. 拉格朗日乘数法：用于处理有约束的优化问题，通过引入拉格朗日乘子将原问题转化为无约束的优化问题，进而求解。 2. KKT条件（Karush-Kuhn-Tucker条件）：凸优化问题的必要和充分解条件，是拉格朗日乘数法的扩展，适用于包含等式和不等式约束的问题。 3. 凸分析：包括梯度、Hessian矩阵等工具，可以帮助我们理解和求解凸优化问题。例如，梯度下降法是求解凸优化问题的一种常用迭代方法，它沿着目标函数梯度的反方向更新参数，直至达到最小值。 三、二次规划 二次规划是最简单但又非常重要的凸优化问题类型，目标函数是二次函数，约束条件可以是线性的。二次规划有很多解析解法，如对称正定矩阵的特征分解。 四、内点法与 barrier 方法 对于大规模凸优化问题，内点法是一种有效策略，它通过逐渐逼近可行域的边界来寻找解。Barrier 方法是内点法的一种实现方式，通过引入负指数函数作为惩罚项，使问题在内部解处收敛。 五、算法与软件工具 1. CVX：一种用于定义和求解凸优化问题的建模语言，支持多种求解器，如MOSEK和SDPT3。 2. MATLAB的优化工具箱：提供了各种优化算法，包括解决凸优化问题的工具。 3. CVXPY：Python中的一个库，用于建模和求解凸优化问题，与CVX类似，可连接到多个求解器。 六、应用领域 凸优化广泛应用于机器学习（如支持向量机）、信号处理、控制理论、经济学、统计学等领域。理解和掌握凸优化理论是现代科学和工程中不可或缺的技能。 通过阅读《中科大凸优化_笔记-最优化理论笔记.pdf》这份资料，读者可以深入理解凸优化的基本概念、理论和算法，为解决实际问题打下坚实的基础。

最优化理论作为计算机科学与工程领域的核心，覆盖了广泛的理论和应用，对于计算机硕士研究生而言，深入掌握该理论不仅能够提升解决实际问题的能力，也是学术研究和工程项目中不可或缺的工具。在吉林大学的计算机硕士研究生课程中，最优化理论作为期末自测的重要内容，考察学生对理论知识的深入理解和灵活应用。 吉林大学提供的最优化理论期末自测AB卷，根据考点精心设计，难度超过实际考试。这份自测卷要求学生不仅要理解最优化问题的基本概念，还需要熟悉多种问题类型的解决方案和适用算法。例如，线性规划是解决最优化问题的基础，它通过构造数学模型来描述问题，利用单纯形法或内点法等算法求解。尽管线性规划问题的结构相对简单，但它在工程管理、经济分析等众多领域有着广泛的应用。 非线性规划涉及更复杂的目标函数或约束条件，是线性规划的扩展。在遇到此类问题时，传统的线性规划方法往往无法直接应用，这时就需要运用到梯度下降法、牛顿法等优化算法来求得最优解。这些算法的使用，要求学生不仅要掌握算法本身，还必须具备对问题深刻的理解和分析能力。 动态规划是另一种重要的最优化方法，它通过分解复杂问题为较简单的子问题，并利用这些子问题的解来构造原问题的解，主要应用于那些具有重叠子问题和最优子结构特性的问题。计算机科学中的许多经典问题，如最短路径、背包问题等，都可以通过动态规划来高效求解。它要求学生不仅要掌握动态规划的算法原理，还要能够准确识别和建模可以应用动态规划的问题。 整数规划是线性规划的延伸，它要求问题中的变量取值为整数，这使得问题的解空间大为缩减，从而加大了解的搜索难度。整数规划在诸如资源分配、生产计划等实际问题中非常实用。解决整数规划问题，学生必须掌握分支定界法、割平面法等算法，并具备对问题的敏感度，以选择合适的方法来得到问题的整数最优解。 随机优化问题在不确定性环境中具有广泛的应用，例如在机器学习、金融工程等领域。它通常涉及到随机变量，需要通过概率分析来求解。随机梯度下降法就是随机优化中的一种常见算法，它在大数据和深度学习中经常被用来优化模型的参数。 组合优化则处理离散变量的问题，常见的应用场景包括图论、运筹学等领域。组合优化问题往往具有离散的决策变量，例如在图论中，最小生成树问题、旅行商问题等都是典型的组合优化问题。解决这类问题需要学生熟练掌握各种贪心算法、回溯算法、分支限界法等。 吉林大学的最优化理论自测AB卷，涵盖了上述理论和方法，旨在全面考察学生对最优化理论的掌握程度和实际应用能力。通过这份试卷，学生不仅需要展示他们对各种最优化方法的理解，还要能够将理论知识应用于具体的算法设计和复杂度分析中。这种自测不仅有助于学生巩固课堂知识，更能在理论与实践中找到平衡，提升解决实际问题的能力。 为了更好地准备这份自测卷，学生应深入学习每种优化方法的基本原理和求解技巧，并在实践中不断提高数学建模和问题解决能力。在课后复习中，学生可以参考历年真题和模拟试卷，如2024年度最优化模拟试题（A）和（B），通过这些练习加深对最优化理论的理解和应用。此外，吉林大学可能会提供相关的辅导课程和讨论班，以帮助学生在学术道路上不断进步，为未来的研究工作打下坚实的基础。通过这种综合性的训练，吉林大学的计算机硕士研究生将能够在最优化理论方面取得扎实的进步，为未来的职业生涯和科研工作奠定坚实的理论基础。

机器学习基础：数学理论+算法模型+数据处理+应用实践 机器学习，作为人工智能领域的重要分支，正在逐渐改变我们生活和工作的方式。要想深入理解和有效应用机器学习技术，必须扎实掌握其基础知识。这其中，数学理论、算法模型、数据处理和应用实践是四大不可或缺的要素。 数学理论是机器学习的基石。统计概率、线性代数、微积分和优化理论等数学知识，为机器学习提供了严密的逻辑基础和数学工具。掌握这些理论知识，可以帮助我们更好地理解机器学习算法的原理和运行机制，从而更有效地应用它们解决实际问题。 算法模型是机器学习的核心。分类算法、聚类算法、回归算法和降维算法等，都是机器学习中常用的算法模型。精通这些算法的原理和应用场景，可以帮助我们根据具体问题的特点选择合适的算法，从而构建出高效、准确的机器学习模型。 数据处理是机器学习的重要环节。在机器学习项目中，数据的质量和预处理方式往往对模型的性能产生重要影响。因此，我们需要掌握特征提取、数据清洗、数据变换和特征选择等数据处理技术，以提高数据的质量和模型的性能。 应用实践是检验机器学习基础知识和技能的试金石。通过参与实际项目，我们可以将理论知识与实际应用相结 ### 机器学习基础知识点详解 #### 一、数学理论 **1.1 统计概率** - **定义**: 统计概率是研究随机事件发生可能性的一门学科。 - **重要性**: 在机器学习中，统计概率帮助我们理解数据分布、模型参数的概率意义，以及如何从样本数据中估计这些参数。 - **应用**: 最大似然估计、贝叶斯估计等。 **1.2 线性代数** - **定义**: 研究向量空间和线性映射的数学分支。 - **重要性**: 用于表示和操作多维数据结构，如矩阵运算、特征值和特征向量等。 - **应用**: 数据集的表示、线性变换、特征分解等。 **1.3 微积分** - **定义**: 研究连续变化的数学分支，包括微分和积分两大部分。 - **重要性**: 微积分是优化算法的基础，帮助我们找到函数的最大值或最小值。 - **应用**: 梯度下降算法、最优化问题求解等。 **1.4 优化理论** - **定义**: 研究如何寻找函数的极值。 - **重要性**: 在机器学习中，优化理论用于调整模型参数，以最小化误差函数或最大化目标函数。 - **应用**: 梯度下降、牛顿法、拟牛顿法等。 #### 二、算法模型 **2.1 分类算法** - **定义**: 将输入数据分配到特定类别的算法。 - **例子**: 逻辑回归、决策树、支持向量机等。 - **评估**: 精确率、召回率、F1分数等指标。 **2.2 聚类算法** - **定义**: 将相似的数据对象分组在一起的方法。 - **例子**: K-Means、层次聚类、DBSCAN等。 - **评估**: 轮廓系数、Calinski-Harabasz指数等。 **2.3 回归算法** - **定义**: 预测连续值输出的算法。 - **例子**: 线性回归、岭回归、Lasso回归等。 - **评估**: 均方误差、R²分数等。 **2.4 降维算法** - **定义**: 减少数据特征数量的技术。 - **例子**: 主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。 - **评估**: 重构误差、解释方差比等。 #### 三、数据处理 **3.1 特征提取** - **定义**: 从原始数据中提取有意义的信息。 - **例子**: 文本中的词频-逆文档频率(TF-IDF)、图像中的边缘检测等。 - **重要性**: 提高模型的预测性能。 **3.2 数据清洗** - **定义**: 清除数据中的噪声、不一致性和缺失值。 - **例子**: 使用均值、中位数填充缺失值，异常值检测等。 - **重要性**: 确保数据质量，减少模型训练时的偏差。 **3.3 数据变换** - **定义**: 转换数据格式，使其符合算法要求。 - **例子**: 归一化、标准化等。 - **重要性**: 加速模型收敛，提高预测准确性。 **3.4 特征选择** - **定义**: 从大量特征中挑选出对目标变量贡献最大的特征子集。 - **例子**: 递归特征消除(RFE)、基于模型的选择等。 - **重要性**: 减少模型复杂度，防止过拟合。 #### 四、应用实践 **4.1 实际项目** - **定义**: 将理论知识应用于解决实际问题的过程。 - **例子**: 推荐系统、图像识别、自然语言处理等。 - **重要性**: 验证理论的有效性，积累实践经验。 **4.2 模型评估** - **定义**: 测量模型性能的过程。 - **例子**: 交叉验证、混淆矩阵、ROC曲线等。 - **重要性**: 选择最佳模型，改进模型性能。 **4.3 过拟合与欠拟合** - **定义**: 模型过于复杂或简单导致的问题。 - **解决方案**: 正则化、增加数据量、特征选择等。 - **重要性**: 平衡模型复杂度与泛化能力。 **4.4 模型调参** - **定义**: 调整模型参数以获得更好的性能。 - **例子**: 网格搜索、随机搜索等。 - **重要性**: 提升模型效果，实现最佳配置。 通过以上对机器学习基础知识的详细介绍，我们可以看出，机器学习不仅仅是一系列算法的应用，更是建立在深厚数学理论基础上的科学。掌握这些理论知识和技术，能够让我们更加深刻地理解机器学习的工作原理，并在实践中取得更好的成果。

研究生课程 最优化理论与算法 （第二版）课本

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