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
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∈
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
一、引言 在机器学习问题中，很多的算法归件。
原创
2023-06-14 20:54:51
160阅读
本文转载自多个地方，仅用作个人学习，如需删除请见谅并联系本人。
为什么凸优化这么重要？见知乎，写的很
1 梯度下降法 2 坐标下降法 1.首先给定一个初始点，如 X_0=(x1,x2,…,xn); 2.for x_i=1:n 固定除x_i以外的其他维度 以x_i为自变量，求取使得f取得最小值的x_i； end&n
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
文章目录1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)2.随机梯度下降法（Stochastic gradient descent SGD)3.小批量梯度下降(Mini-batch gradient descent MBGD)4.动量法5.AdaGrad6.RMSProp7.Adam 1.梯度下降算法（batch gradient descent BGD)每次迭代都需要将
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
转载
2023-08-04 14:07:04
121阅读
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
转载
2022-06-02 21:12:35
1219阅读
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
389阅读
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 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 ...
转载
2021-10-23 14:13:00
145阅读
2评论
凸包算法是计算几何中的最经典问题之一了。给定一个点集，计算其凸包。凸包是什么就不罗嗦了本文给出了《计算几何——算法与应用》中一书所列凸包算法的Python实现和Matlab实现，并给出了一个Matlab动画演示程序。啊，实现谁都会实现啦╮(╯▽╰)╭，但是演示就不一定那么好做了。算法CONVEXHULL(P)
输入：平面点集P
输出：由CH(P)的所有顶点沿顺时针方向组成的一个列表
1.
转载
2023-08-07 20:57:33
367阅读
转载
2020-02-21 18:50:00
81阅读
2评论
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
313阅读
转载
2017-05-01 17:24:00
117阅读
2评论
先说下基础知识，不然不好理解后面的东西两向量的X乘p1(x1,y1),p2(x2,y2) p1Xp2如果小于零则说明 p1在p2的逆时针方向如果大于零则说明 p1在p2的顺时针方向struct node{
double x,y;
node friend operator -(node a,node b)//对减法符号进行重载
{
转载
2023-08-21 23:05:48
199阅读
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
