Matlab 张量工具包、HOSVD算法、Tucker分解、高阶奇异值分解

张量入门级PPT，内部包括张量介绍，从基础入门到分解进阶，超级详细的PPT模板

KKT典型寻优程序，对于目标函数与约束下的程序构造。

对三阶张量样本进行降维处理，采用了张量Tucker分解，运用高阶奇异值分解方法

张量的n-秩近似 * 截断的Tucker分解：秩- 近似

张量（tensor） 多维数组 * 一阶张量（向量） 二阶张量（矩阵） 三阶张量

Kuhn-Tucker一阶必要条件 定理4.1.6 设 (i)x*为上述问题的局部最优解, 有效集 I*={i|ci(x*)=0,i=1,2,···,m}; (ii)f(x),ci(x)(1≤i≤m)在x*点可微; (iii)对于i∈I*的 线性无关, 则存在向量l*=(l1*,···,lm*)使得 满足左边的条件的点称为KT点. m+n维向量 向量l*称为Lagrange乘子向量. 称为KT对.

本文通过两个详细的例子解释了零和博弈中的纳什均衡可以通过应用线性规划和极大值计算来获得。 为了同样的目的，它也讨论了库恩-塔克理论的应用。 特别是，在对原始问题和对偶问题的经济学解释上，它还为策略的使用建立了均衡条件“边际成本大于或等于边际收益”，从而获得了均衡条件的类似条件。在常规经济问题中使用活动。

Knowledge graphs are structured representations of real world facts. However, they typically contain only a small subset of all possible facts. Link prediction is a task of inferring missing facts based on existing ones. We propose TuckER, a relatively simple but powerful linear model based on Tucker decomposition of the binary tensor representation of knowledge graph triples. TuckER outperforms all previous state-of-the-art models acrossstandardlinkpredictiondatasets. Weprove that TuckER is a fully expressive model, deriving the bound on its entity and relation embedding dimensionality for full expressiveness which is several orders of magnitude smaller than the bound of previous state-of-the-art models ComplEx and SimplE. We further show that several previously introducedlinearmodelscanbeviewedasspecial cases of TuckER.

CS7646-机器学习交易 Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配 课程连结 课程页面： : 塔克·巴尔奇（Tucker Balch）的Udacity课程： : 课程结构 本课程由三门迷你课程组成： 迷你课程1：使用Python操纵财务数据 迷你课程2：计算投资 迷你课程3：机器学习交易算法 专案 共完成8个项目： 项目1： 职称：评估投资组合 目标：通过根据可用的历史数据计算某些指标来评估和比较不同的投资组合，并绘制比较图 链接： ： 专案2： 标题：优化投资组合 目标：通过将“最小波动率”作为优化器指标，来确定应将投资组合的资金分配给每只股票，从而优化其绩效 链接： ： 专案3： 标题：市场模拟器 目标：创建一个可以接受交易订单并随时间推移跟踪投资组合价值的市场模拟器，然后评估该投资组合的