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支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

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如果说,本科期间的学习是让学生看到世界之广阔和多样,那么研究生期间的学习则让学生看到世界之深邃和奇妙。研究生期间(包括博士期间)的学习重点和方向是鲜明和有特色的,研究生期间更注重的是某一学科专业的深入,是带着任务去解决某个未知的问题,需要独立开展研究工作,独立思考问题和解决问题,是个在专业学科研究中发现问题和解决问题的过程。

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凸优化是指一种比较特殊的优化,是指求取最小值的目标函数为凸函数的一类优化问题。其中,目标函数为凸函数且定义域为凸集的优化问题称为无约束凸优化问题。而目标函数和不等式约束函数均为凸函数,等式约束函数为仿射函数,并且定义域为凸集的优化问题为约束优化问题。

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综述是对学科中某个研究方向进行总结和展望的论文,一般是由对该领域有深刻理解的学者撰写。撰写综述需要阅读大量的文献,需要作者检索文献,筛选文献,从文献中提取重要的信息以及进行批判性的思考。写综述1,是新手入门的一个非常好的方式,也是对自己思路的一个整理,非常不错。文献综述需要解决如下三个问题:研究背景、研究现状和亟待解决的问题

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文献管理方面主要包括文献收集、整理、分析与追踪,目的是获取当前研究趋势。本文介绍一些文献管理方法,提高科研效率。

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机器学习(Machine Learning,常简称为ML)研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单一点说,就是计算机从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。

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无论原问题是不是凸优化问题,都可以将原问题转化为凸优化问题来求解。当Lagrange对偶问题的强对偶性成立时,可以利用求解对偶问题来求解原问题;而原问题是凸优化问题时,强对偶性往往成立。否则,可以利用求解对偶问题求出原问题最优值的下界。总的来说,拉格朗日乘子法是一个工具(手段或方法),来解决在有约束情况的求函数极值的问题。

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