关于 SVM（支持向量机），网上教程实在太多了，但真正能把内容讲清楚的少之又少。这段时间在网上看到一个老外的 svm 教程，几乎是我看过的所有教程中最好的。这里打算通过几篇文章，把我对教程的理解记录成中文。另外，上面这篇教程的作者提供了一本免费的电子书，内容跟他的博客是一致的，为了方便读者，我把它上传到自己的博客中。这篇文章主要想讲清楚 SVM 的目标函数，而关于一些数学上的优化问题，则放在之后的
RVEA：参考向量引导多目标优化进化算法参考文献 《A Reference Vector Guided Evolutionary Algorithm for Many-Objective Optimization》要点本文提出了一种参考向量引导多目标优化进化算法。参考向量不仅可以用于将原始的多目标优化问题分解为多个单目标子问题，而且可以阐明用户偏好，以针对整个Pareto前沿的首选子集作为目标。在
什么是最优化理伦呢？最优化理论是针对最优化问题而言的，通常情况下，我们的最优化问题涉及到以下三种情况： 1)无约束优化问题 形如:min f(x)； 对于此类问题，我们采用fermat定理，即对函数求导得到导数为0的点，该点也就是极值。将候选点带入，得到最优点。 2)有等式约束的优化问题 形如: 对于此类问题，根据高数知识，我们采用拉格朗日乘子法。把等式约束
CPLEX在车间调度问题中，是验证你的模型是否正确的重要指标。通过定义变量，约束，目标等。让CPLEX优化器求解。如果能找到可行解，说明该模型的正确性。CPLEX可以被matlab、java、c++等语言作为外部求解器调用。本篇博客主要介绍如何用matlab调用CPLEX求解小规模的模糊柔性作业车间调度问题。本文将介绍如何，使用OPL语言，在OPLIDE上用CPELX求解器对于小规模的FJSP柔性
主要内容优化目标大间距的直观理解SVM所作的优化一、优化目标支持向量机(Support Vector Machine) 是一个更加强大的算法，广泛应用于工业界和学术界。与逻辑回归和神经网络相比， SVM在学习复杂的非线性方程 时提供了一种更为清晰，更加强大的方式通过逻辑回归转变为SVM的步骤1.回顾逻辑回归的假设函数：若我们希望假设函数的输出值将趋近于1，则应当θ^Tx远大于0，>>
作者：韩信子一图读懂全文 推荐，搜索，计算广告是互联网公司最普及最容易商业变现的方向，也是算法发挥作用最大的一些方向，前沿算法的突破和应用可以极大程度驱动业务增长，这个系列咱们就聊聊这些业务方向的技术和企业实践。本期主题为多目标学习优化落地（附『实现代码』和『微信数据集』）一、多目标优化介绍1.1 什么是多目标优化场景多目标排序是推荐排序系统中常见的技术实现，在很多推荐与排序常见中，有多
1. 多目标优化问题 当优化问题的目标函数为两个或两个以上时，该优化问题就是多目标优化。不同于单目标优化问题，多目标问题没有单独的解能够同时优化所有目标，也就是目标函数之间存在着冲突关系，其最优解通常是一系列解。多目标优化问题的解决办法有两类：一种是通过加权因子等方法将多目标转换成单目标优化问题，这种方法缺点明显；现
目录一、NSGA-II 算法流程图 二、部分函数详细注释1、主函数（nsga_2_optimization）2、初始化代码 (initialize_variables)3、快速非支配排序和拥挤度计算（non_domination_sort_mod）4、生成新的种群、精英策略（replace_chromosome）5、目标函数（evaluate_objective）一、NSGA-II 算法
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2023-09-15 22:13:18
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目录1.多目标优化问题数学模型及最优解2.Pareto 最优解3.解的支配关系4.用进化算法解决多目标优化问题参考文献 在许多实际问题中，我们常常要处理的数学模型不止有一个目标函数。例如在产品 加工与配送系统中，通常要求加工和配送的成本尽可能低，而所花的时间尽可能少，从 而使总利润最大。有些多
支持向量机（SVM）：基本思想是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面具体参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31886934 支持向量机的数学原理 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26514613 KKT条件SMO高效算法： 其中一个是对最小化的目标函数，一个是在优化过程中必须遵循的约束条件。SMO算法的工作原理： 每次循环中
⛄一、核主成分结合改进白鲸算法优化支持向量机KPCA-EBWO-SVM分类1 KPCA核主成分1.1 KPCA核主成分概念 核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）方法是PCA方法的改进，从名字上也可以很容易看出，不同之处就在于“核”。使用核函数的目的：用以构造复杂的非线性分类器。 核方法（Kernel Methods）是一种在机器学习领
概念多目标优化问题( multi-objective optimization problem，MOP)也称为向量优化问题或多准则优化问题。多目标优化问题可以描述为:在可行域中确定由决策变量组成的向量，它满足所有约束，并且使得由多个目标函数组成的向量最优化。而这些组成向量的多个目标函数彼此之间通常都是互相矛盾的。因此，这里的“优化”意味求一个或一组解向量使目标向量中的所有目标函数满足设计者的要求。
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2023-10-27 07:14:32
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MOSMA: Multi-objective Slime Mould Algorithm
Based on Elitist Non-dominated Sorting
多目标优化问题的算法及其求解（转载，作为笔记补充）
https://www.jianshu.com/p/7dfac8f4b94e
可以了解：
1、帕累托占优：如E对于C、D的f1和
MOEA/D学习笔记阅读文献：MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition 中文翻译版本：简介基于分解的多目标算法首先是2007年由Qingfu Zhang等人提出。主要思想是将一个多目标优化问题分解为若干个标量优化子问题，并同时对它们进行优化。每个子问题只利用相邻的几个子问题的信息进行优化，使得MOE
多目标优化 学习： 多目标优化总结：概念、算法和应用（文末附pdf下载） - 知乎 (zhihu.com) 一. 多目标优化基础 1.1 无约束的单目标优化问题 1.2 无约束的多目标优化问题 1.3 带约束的单目标优化问题 1.4 带约束的多目标优化问题 二. 多目标优化的解集:解
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2021-07-19 11:28:00
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目录多目标建模总结推荐系统——多目标优化 网易严选跨域多目标算法演进背景介绍多目标建模及优化1.样本与特征2. 模型结构迭代3. 位置偏差与 Debias4. 多目标 Loss 优化 5. 跨域多目标建模多目标建模总结常见的指标有点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。多目标建模的常用方法：-多模型的融合-多任务学习 &
一、 二分类SVC的进阶1 SVC用于二分类的原理复习 在支持向量SVM（上）中，学习了二分类SVC的所有基本知识，包括SVM的原理，二分类SVC的损失函数，拉格朗日函数，拉格朗日对偶函数，预测函数以及这些函数在非线性，软间隔这些情况上的推广，并且引出了核函数这个关键概念。今天，基于已经学过的理论，继续探索支持向量机的其他性质，并在真实数据集上运用SVM。开始今天的探索之前，先来简单回忆一下支持向
多目标优化问题基本概念不失一 般性，一个具有个决策变量、 个目标函数的多目标优化问题表述如下：多目标优化类型：最小化所有子目标函数最大化所有子目标函数最小化部分子目标函数，最大化其它目标函数一般情况下，将目标转化为最大化/最小化目标问题多目标优化问题基本概念定义1（可行解）：对于 ，如果满足约束和不等式约束，则称 为可行解。定义2（可行解集）：由决策空间 中所有
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2023-09-15 22:13:51
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多目标的优化问题的一般公式可以如下：在两个目标函数中，它们之间可能是存在着一定的矛盾，也就是说，当一个目标函数的提高需要以另外一个目标函数的降低作为代价。在这个时候，我们就称，这样的两个解是非劣解，也就是长说的Pareto最优解。多目标优化算法就是要找到这些Pareto最优解。 在单目标优化问题中，通常最优解只有一个，而且能用比较简单和常用的数学方法求出其最优解。然而在多目标
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2023-10-22 07:54:30
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# 实现支持向量机目标函数 (SVM Objective Function) 的指南
支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，广泛应用于机器学习中。在这篇文章中，我们将引导你逐步实现SVM的目标函数。本文包括一个简化的流程、每一步的具体代码以及必要的注释。
## 流程概述
我们将按照以下步骤实现SVM的目标函数：
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