课程名:最优化算法理论与应用内容摘要:

y t f X t  对于采用 范数形成的优化问题 l为克服目标函数不可导的困难,可以等价转换成下面的 连续变量约束优化问题  m inˆ s . t. ( ) ( ) , , 1y t f X t t N        特别是,当 是 的线性函数时,即 ˆ ( , )fX 1ˆ ( , ) ( )miiif X X   上面的优化问题是 线性规划问题 一般选择足够多的 基函数 使优化问题 的样本误差任意小,这样得到的模型在样本集以外通常 会产生很大的预报误差,这就是所谓 过度拟合 或 过度训 练 问题。 解决该问题的根本途经是同时 极小化基函数的 个数 ,理论上要解决 连续和离散变量混合的优化问题 ()i X 11m in ( ) ( )pNmiitiy t X t  1 1 1m。
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