最优化和KKT条件 用以等式和不等式约束时的一次或二次优化问题的求取
2023-06-07 22:34:26 324KB 最优 规划 kkt
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KKT典型寻优程序,对于目标函数与约束下的程序构造。
2022-11-07 16:29:23 34KB kkt优化 kkt程序 karush kkt约束最优化
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支持向量机(三):图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf 支持向量机(三):图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf 支持向量机(三):图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf 支持向量机(三):图解KKT条件和拉格朗日乘子法.pdf
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从国外大学网站(卡耐基梅隆、伊利诺伊州立大学、哥伦比亚大学、丹麦技术大学)下载的课程PPT,关于凸优化、拉格朗日函数、KKT等。
2022-03-30 21:06:46 2.37MB KKT; 凸优化; 拉格朗日
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什么是机器学习 (Machine Learning)       机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 机器学习的大致分类: 1)分类(模式识别):要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式(该模式的描述)作分析,以确定输入模式的类属,例如手写识别(识别是不是这个数)。 2)问题求解:要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列。 SVM一般是用来分类的(一般先分为两类,再向多类推广一生二,二生三,三生万物哈)
2022-03-22 21:22:55 386KB kkt条件 python svm
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只有角色
2022-03-01 23:38:14 6KB matlab
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不等式约束优化问题及KKT条件理解 我们只考虑不等式约束下的优化问题,如: minf(x) minf(x) minf(x) s.t.g(x)≤0 s.t.g(x)\leq0 s.t.g(x)≤0 这里xxx是多维的向量,约束不等式g(x)≤0g(x)\leq0g(x)≤0表示的是多维空间上的一个区域,因此我们定义可行性域K=x∈Rn∣g(x)≤0K={x\in R^n|g(x)\leq0}K=x∈Rn∣g(x)≤0 。假设x∗x^*x∗为满足约束条件的最佳解,那么我们可以分成两种情况讨论,而这两种情况的最佳解具有不同的必要条件。 (1)(1)(1) g(x)≤0g(x)\leq0g(x)≤0
2021-11-23 14:51:01 44KB kkt条件 优化
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很好的资源 学优化的筒子们 可以瞧瞧
2021-09-09 23:29:09 324KB 最优化 kkt条件
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下行链路非正交多址接入技术(NOMA)可以有效提高频谱效率和数据速率,已经广泛应用到第5代通信技术的研究中。为了确保用户的服务质量,针对提高边缘小区用户公平性问题,提出一种新的功率分配策略。根据比例公平方法,在保证每个用户最低数据速率约束下,最大化复用用户中公平性最差的用户的比例公平因子。然后,将此非凸的目标函数转换成凸函数,用KKT最优约束条件求出问题的最优解。仿真证明,新的基于NOMA的功率分配方案,系统性能优于传统的正交多址接入(OMA)技术。
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最优化与KKT条件,最好的凸优化入门书籍,简短精炼,易于理解,对于学习深度学习打下基础具有很大的帮助!
2021-04-12 20:16:35 241KB 最优化 凸优化 KKT条件
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