目录- 1.注意事项：- 2.资源（懒人直接看（2）（3））：（1）清华大学开源软件镜像站（2）第三方库的网址（3）Anaconda,Visual Studio和各种依赖库集成（百度网盘）- 3.安装库的方法-4.拓展学习 先需要安装 NumPy+mkl,Scipy,cvxopt,scs,ecos,fastcache,osqp，因为这些是cvxpy库的依赖库，没有它们安装不了 版本声明： Py
## 实现凸优化的流程
为了实现凸优化，我们可以按照以下步骤进行操作：
```mermaid
flowchart TD
A(确定优化问题) --> B(导入所需模块)
B --> C(定义目标函数和约束条件)
C --> D(定义优化问题)
D --> E(求解优化问题)
E --> F(输出优化结果)
```
### 步骤一：确定优化问题
在进行凸
最近的看的一些内容好多涉及到凸优化，没时间系统看了，简单的了解一下，凸优化的两个基本元素分别是凸函数与凸包凸集凸集定义如下：也就是说在凸集内任取两点，其连线上的所有点仍在凸集之内。凸函数凸函数的定义如下：$\theta x+(1-\theta)y$的意思就是说在区间 $(x,y)$ 之间任取一点 $y – \theta(y-x)$ 即为 $\theta x+(1-\theta)y$ , 凸函数的几
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2023-08-04 14:07:04
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学习笔记，仅供参考转载自：凸优化和非凸优化数学中最优化问题的一般表述是求取x∗∈χ
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2022-06-02 21:12:35
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2020-02-21 18:50:00
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优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） %matplotlib inline import sys sys.path.append('/h
原创
2021-08-06 10:09:59
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2017-05-01 17:24:00
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凸优化，优化问题的一个分支。凸优化模型对一般非线性优化模型进行局部逼近，依次为，求解无约束凸优化模型、等式约束凸优化模型以及包含不等式约束的凸优化模型。最小二乘和线性规划都属于凸优化问题。在组合优化以及全局优化方面，凸优化用来估计最优值的界以及近似解。难点是很多问题是非凸的。最好是发现问题是凸优化问题以及可以将其描述成凸优化问题。顺序是线性代数、线性规划、凸优化理论。数学优化问题：有优化变量、
凸优化数值优化算法面临两个方面的问题：局部极值，鞍点。前者是梯度为0的点，也是极值点，但不是全局极小值；后者连局部极值都不是，在鞍点处Hessian矩阵不定，即既非正定，也非负定。 凸优化通过对目标函数，优化变量的可行域进行限定，可以保证不会遇到上面两个问题。 凸优化是一类特殊的优化问题，它要求：优化变量的可行域是一个凸集 目标函数是一个凸函数 凸优化最好的一个性质...
原创
2018-08-21 11:47:39
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1. 避免全局变量许多程序员刚开始会用 Python 语言写一些简单的脚本，当编写脚本时，通常习惯了直接将其写为全局变量，例如上面的代码。但是，由于全局变量和局部变量实现方式不同，定义在全局范围内的代码运行速度会比定义在函数中的慢不少。通过将脚本语句放入到函数中，通常可带来 15% - 30% 的速度提升。import math
def main(): # 定义到函数中，以减少全部变量使用
凸优化 convex optimization CS229 stanford.pdf 凸优化问题的形式 $\min f(x)$ $s.t. h_i(x) \le 0 \quad i=1,2,\cdots,m$ $g_j(x)=0 \quad j=1,2,\cdots,p$ 其中$h_i(x)$和$f ...
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2021-10-23 14:13:00
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数学中最优化问题的一般表述是求取，使，其中是n维向量，是的可行域，是上的实值函数。凸优化问题是指是闭合的凸集且是上的凸函数的最优化问题，这两个条件任一不满足则该问题即为非凸的最优化问题。其中，是凸集是指对集合中的任意两点，有，即任意两点的连线段都在集合内，直观上就是集合不会像下图那样有“凹下去”的部分。至于闭合的凸集，则涉及到闭集的定义，而闭集的定义又基于开集，比较抽象，不赘述，这里可以简单...
原创
2021-08-13 09:45:52
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参考官网：Scipy. 无约束的多变量标量函数的最小化Nelder-Mead 算法(method='Nelder-Mead')BFGS(method='BFGS')牛顿共轭梯度法(method='Newton-CG')信赖域牛顿共轭梯度法(method='trust-ncg')信赖域截断广义兰佐斯算法/共轭梯度法(method='trust-krylov')信赖域近似精确算法 (method='t
主要内容：数学模型与基本概念1数学模型与基本概念目标函数或约束函数至少有一个不是决策变量的线性函数。即2梯度与海塞矩阵梯度和海塞矩阵是在非线性规划中用得较多的概念，其定义如下：梯度对于一元函数，其梯度就是其一阶导数。海塞矩阵海塞矩阵的定义与梯度类似，但是求的是二阶偏导，并且结果是一个矩阵，如下所示3凸函数凸函数的定义如下凹函数的定义类似，只需要把上式的不等号方向改变即可。图像直观表示两者如下所示凸
原创
2020-11-24 21:02:30
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文章目录前言一、实现代码1.引入库2.加载并裁剪硬币图片3.阈值分割4.闭运算5.清除与边界相连的目标物6.连通区域标记7.不同标记用不同颜色显示8.综合示例 阈值分割+闭运算+连通区域标记+删除小区块+分色显示完整代码总结 前言图像的形态学处理有很多种，其中凸包处理是一种比较常见的高级方法，其主要原理是：生成一个凸多边形，这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内的运算。 Python中有
定义 凸优化问题（OPT，convex optimization problem）指定义在凸集中的凸函数最优化的问题。尽管凸优化的条件比较苛刻，但仍然在机器学习领域有十分广泛的应用。 凸优化问题的优势 凸优化问题的局部最优解就是全局最优解 很多非凸问题都可以被等价转化为凸优化问题或者被近似为凸优化问
原创
2022-05-27 22:46:49
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目录 凸优化概述1 概述2 凸集3 凸方法3.1 凸性的一阶条件3.2 凸性的二阶条件3.3 詹森不等式3.4 分段集4 凸优化问题凸优化概述1 概述也就是说，给定一个函数，我们想找到使最小化(或最大化)。目前已有的方法包含：最小二乘、逻辑回归和支持向量机。然而，对于一类特殊的优化问题称为凸优化问题，我们可以在很多情况下有效地找到全局解。2 凸集定义2.1：一组C是凸,如果任何x, y∈
讲完了李群和李代数，就轮到最小二乘优化了。和之前一样，应该会是一系列文章。这一章就先讲讲一些基本的概念和常见的最小二乘算法。1.问题的定义一个最小二乘问题的定义如下：寻找一个关于下列函数的局部最小值
：
这里，
是
误差方程。 而局部最小值的定义为：给定
，找到一个
，使得
这里，
凸集集合中的任意两点连线的点都在该集合中凸函数简单理解为对曲线上任意两点连线上的点对应的函数值不大于该两点对应的函数值得连线上的值。凸函数仅仅是定义在凸集上的函数。[1] p154 凸优化由凸函数构成的凸优化具有很好的性质： [1] p155（1）凸优化的任一局部极小（大）点也是全局极小（大）点，且全体极小（大）点的集合为凸集 （2）凸优化的任一局部最优解都是它的整体最优解Ref[1]《机器学习
原创
2023-02-02 21:48:27
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在进行数据科学时，可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。 所以我选择了一些 Python 库，可以帮助你节省宝贵的时间。1、OptunaOptuna 是一个开源的超参数优化框架，它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的（也可能是众所周知的）替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV，它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。GridSearchCV 将在先前
