机器学习基础知识回顾-线性规划

发布时间:2016-01-16  栏目:机器学习  评论:0 Comments

线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中,提高经济效果是人们不可缺少的要求,而提高经济效果一般通过两种途径:一是技术方面的改进,例如改善生产工艺,使用新设备和新型原材料.二是生产组织与计划的改进,即合理安排人力物力资源.

线性规划所研究的是:在一定条件下,合理安排人力物力等资源,使经济效果达到最好。

一般地,求线性目标函数在线性约束条件下的最大值或最小值的问题,统称为线性规划问题。

满足线性约束条件的解叫做可行解,由所有可行解组成的集合叫做可行域。

决策变量约束条件目标函数是线性规划的三要素。

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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