Convex Optimization 凸优化经典

无约束优化实践 训练一个神经网络 优化理论实践 用了一周的时间学习了一下最优化理论这门课，为了更深度地理解各种优化方法的理念和算法过程，自己把这些算法应用到实践中是很必要的。为此我设计了和优化算法相关的四个实验项目，在这里和大家分享一下。 无约束优化方法 前馈神经网络 根据链式法则，从输出层直接对误差函数求导得到的误差(这里我们简写为δ)，就可以通过和上面的这些局部导数不断做乘积、并把新的δ传播到上一层，就能计算得到所有参数的导数。通过一阶导数，就能实现基本的梯度优化方法。 训练方法 神经网络可以很好地处理函数拟合问题，因为模型带有大量可调节的参数，而且内置了非线性的激励函数，这

约束优化算法实现SVM 约束优化算法概述 阅读文章前，我希望你应该知道约束优化问题的KKT条件，KKT条件能够给出一组方程，并且是最优解的必要条件，在这些解里做遍历并用二阶条件判断是一种解决问题的方式，但对一些并不容易计算的非线性方程组和hessian矩阵，这种方法并不高效。因此我们来介绍一些简单的解决一般约束优化问题的算法。 支持向量机算法推导 Python实现 import numpy as np import random from copy import deepcopy from matplotlib import pyplot as plt 这里使用0.1的起始γ，

2021本人备考最优化理论课程时的一些资料文件 笔记文档里面的有道云笔记里面了 自动化工程学院适用 也有数学院的最优化ppt 仅供参考 包含习题解答 教材 ppt 笔记

真值发现方法，通过估计每个信息源的可靠度然后整合相关信息，可以从众多信息中推断出最值得相信的信息。本报告所述的真值发现方法基于凸优化理论，其目标函数衡量提供的信息与识别的信息的加权距离，通过最小化此距离函数使聚合信息接近真值，运用优化理论解决并提出有效的OBTD算法，并根据实际数据常有的长尾现象，提出更加可靠的置信度感知真值发现算法

组合最优化：理论与方法（纯图、非扫描）

马昌凤著《最优化方法及其Matlab程序设计》的随书光盘，原版镜像

详细介绍了凸优化理论，对初学者很有帮助，希望大家有所收获

《最优化理论与算法》－陈宝林 最优化方法（也称做运筹学方法）是近几十年形成的，它主要运用数学方法研究各种系统的优化途径及方案，为决策者提供科学决策的依据。

经典的优化理论与方法书籍，英文版，慢慢读 很有收获