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RSS订阅原创 内点法解不等式约束的优化问题
*参考了《最优化理论与方法》科学出版社 袁亚湘 孙文瑜前言无约束的优化问题，有丰富的方法求解，相对有约束的优化问题比较简单。对于有约束的优化问题，一个重要的解决思路就是转化为无约束的优化问题求解。为此，一种方法是给优化目标加上惩罚项作为新的优化目标，称为新问题。惩罚项用来描述一个解对约束的破坏程度。破坏越严重，惩罚项越大（最小化问题），那么越偏离原问题的可行域，同时也越不能称为新问题的最优解。内点法
2017-12-14 22:45:32
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原创 一道朋友圈的题
题目一个题目，先上题目。 我的理解：用一笔连接图中的所有空心圆，不能出现斜线。只能在空心圆处90度拐弯，只能经过一个顶点一次。问题转化感觉到应该是一个图上的问题。所有的空心圆都是顶点，两个顶点之间有边当且仅当这两个顶点所对应的空心圆是相邻的，记这个图为G(V,E)G(V,E)。问题变为找到图上的一条路pp，pp经过图上所有的顶点，并且每个顶点只经过一次。变成了一个搜索问题。即以任意途中顶点vv
2017-11-06 14:30:20
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原创 IAR无法使用go to definition of功能
转换目录后IAR无法使用go to definition of 功能，删除工程目录下Debug下Obj文件夹重新编译即可
2017-04-20 21:12:11
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原创 机器学习实践：Multiple Features Of One Input
这个数据集合是在华盛顿大学公开课中下载的，是华盛顿州king county一段时间的房屋交易详情。用到一半才知道这只是某连续12个月的。启动graphlabimport graphlab as gl加载数据sale = gl.SFrame('kc_house_data.gl')sale.show(view='Line Chart', x='date', y='price') Canvas
2017-02-23 23:08:16
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原创 机器学习笔记：简单线性回归
机器学习笔记：线性回归长时间没有复习，已经忘了差不多了。先写一些，免得以后用到从头再看。这些都是根据coursera公开课加上自己的个人理解。什么是回归和线性回归在一个常见的情境中：出售一栋房子，已知这栋房子的面积、客厅数目、卧室数目、卫生间、所处街区等特征，又知道了另外一些已经出售的房子的这些特征以及它们的售价，希望通过这些信息来预测将要出售的房子该定价多少。抽象来说，便是要通过
2017-02-21 19:34:46
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空空如也
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