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搜索资源列表

  1. 使用模板实现ASP代码与页面分离

  2. 使用模板实现ASP代码与页面分离使用模板实现ASP代码与页面分离(kkt).htm使用模板实现ASP代码与页面分离(kkt).htm

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：66560
    • 提供者：ceoofkang

  1. 支撑矢量机推广能力分析

  2. 本文针对两种不同用途的支撑矢量机 ,分类支撑矢量机和回归支撑矢量机 ,分别证明了它们的一些几 何性质 ,从这些性质出发讨论了这两种支撑矢量机对新增样本的推广能力 ,新增样本对支撑矢量 ,非支撑矢量的影响 以及新增样本本身的一些特点 ,得到了一些非常有价值的结论.从这些结论可以看出支撑矢量机对新增样本具有良好 的推广能力 ,即对新增样本的良好的包容性和适应性 ,并且支撑矢量机是一种可积累的学习模型.

  3. 所属分类：专业指导

  1. 凸函数优化，KKT和CSC方法

  2. 凸函数优化问题，凸函数优化的应用和数学算法。拉格朗日方程，KKT和CSC方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-16
    • 文件大小：228352
    • 提供者：brandyzhaowei

  1. Karush-Kuhn-Tucker定理详解

  2. Karush-Kuhn-Tucker定理详解 英文

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-11-22
    • 文件大小：99328
    • 提供者：pkusoil

  1. 支持向量机在线训练算法及其应用

  2. 针对支持向量机在线训练算法训练速度较慢和无法处理边缘支持向量集合为空的缺点,以KKT 条件和拉 格朗日乘数法为基础,用严格的数学推导得到一种改进的训练算法. 通过建立一个矩阵缓存来保存与核函数相关的 数据,给出在算法中有效操作该矩阵缓存的方法以加快训练速度;边缘支持向量集合为空时,修改模型的偏值项使 样本进入该集合,训练算法得以继续运行;并讨论了该算法在在线系统辨识中的应用. 仿真实验和分析结果表明: 对 于非线性时变系统,改进算法的建模精度较高,训练速度较原算法有了很大的提高.

  3. 所属分类：其它

  1. 最优化 kkt条件

  2. 很好的资源 学优化的筒子们 可以瞧瞧

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-02
    • 文件大小：331776
    • 提供者：chengbinwin521

  1. 最优化与kkt条件

  2. 讲的很好了最优化与kkt条件

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2012-08-07
    • 文件大小：345088
    • 提供者：youyion

  1. 最优化与KKT条件

  2. 从拉格朗日 条件到KKT条件，详细介绍了非线性规划的问题和解决方案

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-04-01
    • 文件大小：331776
    • 提供者：mzwang123

  1. 最优化与KKT条件

  2. 最优化与KKT条件，很好的学习讲义，值得一读。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-06-01
    • 文件大小：345088
    • 提供者：xr1064

  1. 最优化与KKT条件

  2. 本文档提供了数学中最优化与KKT条件的相关理论和原理。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-07-07
    • 文件大小：331776
    • 提供者：wxtwy

  1. 最优化和KKT条件

  2. 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

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：331776
    • 提供者：snail02511

  1. 最优化理论KKT.pdf

  2. 机器学习的很多问题最终都可以归结为一个优化问题，针对不同情况下的优化问题，我们给出了具体的解决方案，比如无约束条件下的梯度下降法和牛顿法，等式约束条件下的朗格朗日乘子法以及不等式约束条件下的KKT条件。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-07
    • 文件大小：406528
    • 提供者：qq_39823607

  1. 带约束非线性问题-KKT条件讲义

  2. 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。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sikong00

  1. 不等式约束优化问题及KKT条件理解

  2. 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38638309

  1. 人工智能教程 – 数学基础课程1.7 – 最优化方法4-7 最优化思路第二步核心,约束条件,KKT

  2. 最优化思路第二步核心 Determination of a search direction dkd_kdk​: Basis of the methods: Taylor series of f(x) in a small vicinity surrounding point xkx_kxk​: f(xk+δ)=f(xk)+▽Tf(xk).δ+12δT.▽T.▽2f(xk).δ+O(∣∣δ∣∣3)\LARGE f(x_k+\delta)=f(x_k)+\bigtriangledown ^Tf(x

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38735570

  1. 约束优化问题的KKT条件-附件资源

  2. 约束优化问题的KKT条件-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 约束优化问题的KKT条件-附件资源

  2. 约束优化问题的KKT条件-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 广义KKT约束的增量支持向量机质量建模研究

  2. 传统支持向量机在求解大规模样本训练时,解二次规划问题占用大量内存,收敛速度慢;并且当有新样本加入时,所有样本需要一同重新训练,浪费大量时间,进而限制了其使用范围。针对上述缺陷,提出了广义约束的增量学习支持向量机回归模型的动态质量建模方法,利用KKT条件及时淘汰对后续训练影响不大的样本,同时保留了含有重要信息的样本。以带钢热镀锌生产中锌层质量模型为研究对象,建立生产过程参数与质量结果之间的回归模型。用某钢厂带钢热镀锌的实际生产数据进行验证。结果表明,该算法在保证预测精度的同时,有效的提高了学习速度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：565248
    • 提供者：weixin_38504417

  1. kkt：创建没有构建配置的React应用程序，用于创建React应用程序的Cli工具-源码

  2. 创建没有构建配置的React应用程序，这是用于创建React应用程序的Cli工具。 另一个工具是用于静态和服务器渲染应用程序的轻量级框架。 从KKT 6.x此仓库主要由社区“轻微”维护。 特征： :stopwatch: 使用Typescr ipt重写了代码。 :recycling_symbol_selector: 添加，删除或修改项目文件时，重新编译代码。 :books: 可读的源代码，鼓励学习和贡献 :atom_symbol_selector: 覆盖 webpack配置而不弹出 :

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：307200
    • 提供者：weixin_42132352

  1. 基于FCM与KKT条件的增量学习方法

  2. 增量学习方法的思想是仅利用部分相关的样本集参与训练，即能够保留历史样本知识，又能够不断地吸收新的知识，提高机器学习效率和精度，解决了大量样本训练时间长和存储空间不足的问题。因此，如何有效地丢弃大量无效的样本点是增量学习算法研究的重点。文中提出了一种FCM（Fuzzy C-Means）和KKT（Karush-Kuhn-Tucker）条件结合的增量学习方法，分别从历史样本集和新增样本集两个阶段对无效样本进行过滤，利用余下的样本进行训练。最后，利用UCI数据库中的4组数据进行实验分析，结果证明训练精度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_38704011
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