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导言
公式求解
数值优化
能正确的找到各种情况下的极值点
速度快
如果f''(x)>0,则在该点处去极小值
如果f''(x)<0,则在该点处去极大值
如果f''(x)>=0,还要看更高阶导数
如果Hessian矩阵正定,函数在该点有极小值
如果Hessian矩阵负定,函数在该点有极大值
如果Hessian矩阵不定,还需要看更(此处误)
主成分分析
线性判别分析
流形学习中的拉普拉斯特征映射
隐马尔可夫模型
支持向量机(SVM)
隐马尔可夫模型的解码算法(维特比算法),强化学习中的动态规划算法是这类方法的典型代表,此类算法一般是离散变量的优化,而且是组合优化问题。前面讲述的基于导数的优化算法都无法使用。动态规划算法能高效的求解此类问题,其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程,就可以构造算法进行求解。
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