NLP 第二部分:(1): optimization, linear programming solver

1411-李同学

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1、变分推断

NLP 第二部分:(1): optimization, linear programming solver
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2、Optimization

AI 问题=模型+优化

NLP 第二部分:(1): optimization, linear programming solver

  • 线性回归:最小二乘法
  • 逻辑回归:交叉熵
  • svm:点到分离超平面距离

协同过滤:矩阵分解
k-均值

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Portfolio optimization

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3、Optimization categories

  • smooth/non-smooth:大部分是smooth
  • convex/non-convex
  • discrete/continuous: 大部分是continuous
  • constrained/non-constrained

Global vs Local Optimal

凸函数一定可以找到全局最优解

4、判断一个函数是凸函数

4.1 convex set

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第一个条件:定义域是一个凸集

interger 的 数据一定不是凸集

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4.2 Convex function

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判断函数是否为凸函数

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  • 通过定义
  • 一阶导信息
  • 二阶导信息

5、Maximum flow problem

NLP 第二部分:(1): optimization, linear programming solver
使用linear programming solver解决

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原文地址:《NLP 第二部分:(1): optimization, linear programming solver》 发布于2021-02-13

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