2013年11月23日

凸优化(Convex Optimization)浅析

摘要: 本博客已经迁往http://www.kemaswill.com/, 博客园这边也会继续更新, 欢迎关注~在机器学习中, 很多情况下我们都需要求得一个 问题的全局最优值(global optimum). 大多数的全局最优值很难求得, 但是对于凸问题, 我们可以比较高效的找到其全局最优值, 这是由凸问题的性质决定的.我们将逐步的介绍凸集, 凸函数, 凸问题等.1. 凸集(convex set)对于一个集合\(C\), 如果对于任意两个元素\(x,y \in C\), 以及任意实数\(\theta \in \mathbb{R}\)且\(0 \leq \theta \leq 1\)都满足$$\thet 阅读全文

posted @ 2013-11-23 22:47 潘的博客 阅读(10831) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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