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- 最大熵模型学习还可以用拟牛顿法。对于最大熵模型而言，目标函数：（可参见学习笔记|最大熵模型学习的IIS法）梯度：其中i=1,2,...,n相应的拟牛顿法BFGS算法如下。最大熵模型学习的拟牛顿法：其中，（7）置k=k+1，转（3）。参考文献【1】统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社 最大熵模型学习还可以用拟牛顿法。对于最大熵模型而言，目标函数：（可参见学习笔记|最大熵模型学习的IIS法）梯度：其中i=1,2,...,n相应的拟牛顿法BFGS算法如下。最大熵模型学习的拟牛顿法：其中，（7）置k=k+1，转（3）。参考文献【1】统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
- Logistic回归模型、最大熵模型学习归结为以似然函数为目标函数的最优化问题，通常通过迭代算法求解。从最优化的观点看，这时的目标函数具有很好的性质。它是光滑的凸函数，因此多种最优化方法适用，保证能找到全局最优解。IIS，全称improved iterative scaling，中文名改进的迭代尺度法，是适用于求解以似然函数为目标的最优化问题（如最大熵模型学习）的方法之一。已知最大熵模型为对... Logistic回归模型、最大熵模型学习归结为以似然函数为目标函数的最优化问题，通常通过迭代算法求解。从最优化的观点看，这时的目标函数具有很好的性质。它是光滑的凸函数，因此多种最优化方法适用，保证能找到全局最优解。IIS，全称improved iterative scaling，中文名改进的迭代尺度法，是适用于求解以似然函数为目标的最优化问题（如最大熵模型学习）的方法之一。已知最大熵模型为对...
- 最大熵模型学习的最优化问题可表示为根据拉格朗日对偶性，可以通过求解对偶最优化问题得到原始最优化问题的解，所以求解令各偏导数等于0，解得于是所以于是得到所要求的概率分布为参考文献【1】统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社 最大熵模型学习的最优化问题可表示为根据拉格朗日对偶性，可以通过求解对偶最优化问题得到原始最优化问题的解，所以求解令各偏导数等于0，解得于是所以于是得到所要求的概率分布为参考文献【1】统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
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- 生产计划是工厂进行生产制造最为重要的决策内容之一。它决定了每个订单的应当自行生产还是委托其它工厂进行生产；如何进行本工厂的生产任务安排，从而最大化企业的利润。近年来，运筹学越来越广泛地被应用到了生产排程中，对工厂决策提供了强有力的支持。 生产计划是工厂进行生产制造最为重要的决策内容之一。它决定了每个订单的应当自行生产还是委托其它工厂进行生产；如何进行本工厂的生产任务安排，从而最大化企业的利润。近年来，运筹学越来越广泛地被应用到了生产排程中，对工厂决策提供了强有力的支持。
- 线性规划问题的规模越来越大，含有成千上万个约束和变量的问题非常常见，面临着数据的储存和处理效率问题，大规模问题一般都是由模型支持工具自动生成的，往往存在大量冗余的约束和变量，在算法求解之前进行数据预处理是必要的。 线性规划问题的规模越来越大，含有成千上万个约束和变量的问题非常常见，面临着数据的储存和处理效率问题，大规模问题一般都是由模型支持工具自动生成的，往往存在大量冗余的约束和变量，在算法求解之前进行数据预处理是必要的。
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