2018MCM/ICM-2
概述 在进行完简单的数据分组之后我们发现，一部分数据是重复的仅仅是单位不同。随意我们先进行一步筛选处理，之后再进行一步降维处理，考虑到人工降维的效率比较低，并且效果不一定好，因此采用PCA进行降维，具体实现如下。
代码实现数据筛选 我们发现605个指标中许
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2018MCM/ICM-1
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MCM/ICM
概述 最近在参加MCM/ICM，我们选择的是MCM的C题，是一道数据分析题目，以下是第一天的一点收获，主要是关于数据处理方面的。
代码实现数据分组 由于数据给出的是6美国4个州605个指标的数据，我的第一个目标是将数据进行划分，可以提取出任意州任意指标的数
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Optimization-ConstrainedOptimizationByMatlab
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Optimization
概述 对于约束优化问题我们可以用到的工具有Matlab，Lingo和Python的优化库，本次先了解下Matlab解决优化问题的方法。
Matlab优化工具箱简介 我们先来了解下Matlab的优化工具箱(Optimization-Toolbox)。&ems
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Optimization-GradientDescent
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Optimization
概述 梯度下降方法(GradientDescent)是无约束优化问题中常用的优化方法，也是BP神经网络中比较核心的优化方法，我们用几个例子来测试下梯度下降方法的效果。
理论基础算法思路 首先我们先回顾一下梯度下降方法的优化思路。其实现算法如下：
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Optimization-Constrained
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Optimization
Optimization-Constrained标签： Optimization Math
概述 约束优化问题(Constrained-Optimization)在实际应用中很常用，之前在参加数学建模竞赛的时候也处理过一些约束优化问题，但是一直没有一个比较系统的整理，所以这几
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Optimization-Lagrange
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Optimization
Optimization-Lagrange标签： Optimization Math
概述 Lagrange对偶函数是解决有约束优化问题的重要途径，在机器学习中，求解SVM的方法就是Lagrange方法，下面我们来简单的梳理一下Lagrange的相关知识点。
Lagrange
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Optimization-Unconstrained
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Optimization
Optimization-Unconstrained标签： Optimization Math
概述 在学习机器学习的过程中经常用到几种优化方法，因此对于优化问题产生了一些兴趣，所以想借此机会总结下常用的优化方法。本次先总结下常用的由于无约束优化问题(Unconstraine
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SignalsAndSystems-Preparation
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SignalsAndSystems
SignalsAndSystems-Preparation标签： SignalsAndSystems
概述 信号与系统这门课程的实现大多是在Matlab环境下完成的，由于python相比Matlab而言较轻量，并且个人而言比较喜欢python，因此打算用python进行信号与
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PytorchLearning-testGAN
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DeepLearning
PytorchLearning-testGAN标签： DeepLearning Pytorch
概述 今天学习了一个简单的生成对抗网络，这个GAN学习的一个正态分布，具体内容如下。
GAN简介 生成对抗网络(GenerativeAdversarialNe
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