python凸優化
數據結構和演算法是程序員的基本功，學了只有好處沒有壞處。
Python語言內置了很多數據類型、標准庫，一定要懂常見演算法的原理和基本實現方式。
如果計劃往人工智慧領域發展，機器學習是數學，必須掌握一些必要的數學基礎，學工作上實際有用到的，比如是微積分、概率論、線性代數、凸優化等這些。數據分析里需要應用到的內容也需要掌握，演算法方面需要掌握一些基本的框架：python、spark、mllib、scikit-learning、pytorch、TensorFlow，數據方面需要懂得HQL、numpy、pandas，如果你本身是後台開發、app開發、數據分析、項目管理，則是一個學習演算法的一個加分項。
② 數據分析中的數據挖掘側重學習什麼
數據森嫌答挖掘這項工作十分有前景，同時在薪資方面也十分出色。下面是學習數據挖掘需要側重的知識點。
1.統計知識
在做數據分析，統計的知識肯定是需要的， Excel、SPSS、R等是需要掌握的基本技能。如果我們做數據挖掘的話，就要重視數學知識，數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
2.概率知識
而樸素貝葉斯演算法需要概率方面的知識， SKM演算法需要高等代數或者區間論方面的知識。當然，我們可以直接套模型，R、P ython這些工具有現成的演算法包，可以直接套用。但如果我們想深入學習這些演算法，最好去學習一些數學知識，也會讓我此慧們以後的路走得更順暢。我們經常會用到的語言包括Python、Java、C或者C++。
3.數據挖掘的數據類型
那麼可以挖掘的數據類型都有什麼呢?關系資料庫、數據倉庫、事務資料庫、空間資料庫、時間序列資料庫、文本資料庫和多媒體資料庫。
4.數據倉庫
數據倉庫就是通過數據清理、數據變換、數據集成、數據裝入和定期數者哪據刷新構造。
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③ python非線性規劃用什麼模塊
python非線性規劃用什麼模塊本文使用SciPy的optimize模塊來求解非線性規劃問題，結合實際例子，引入非線性規劃問題的求解演算法及相應函數的調用。
本文提綱一維搜索／單變數優化問題
無約束多元優化問題
非線性最小二乘問題
約束優化問題
非線性規劃問題的目標函數或約束條件是非線性的。本文使用SciPy的optimize模塊來求解非線性規劃問題。
目標函鎮滾數和約束搏清條件是否連續光滑是非常重要的性質，這是因為如果光滑，則所有決策變數可微，多變數函數的偏導數組成的向量為梯度，梯度是指向目標函數增長最快的方向。將目標函數梯度作為搜索方向，對非線性規劃問題的求解具有重要的意義。這些函數或其導數\梯度的不基旅前連續性給許多現有的非線性優化問題的求解帶來了困難。在下文中，我們假設這些函數是連續且光滑的。
# Importing Moles
from scipy import optimize
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sympy
1、一維搜索／單變數優化問題(Univariate Optimization)
無約束非線性規劃最簡單的形式是一維搜索。一維搜索通常作為多維優化問題中的一部分出現，比如梯度下降法中每次最優迭代步長的估計。求解一維搜索常用的兩類方法是函數逼近法和區間收縮法。其中函數逼近法是指用較簡單的函數近似代替原來的函數，用近似函數的極小點來估計原函數的極小點，比如牛頓法；區間收縮法對於一個單谷函數通過迭代以不斷縮小該區間的長度，當區間長度足夠小時，可將該區間中的一點作為函數的極小點，比如黃金分割法。
e.g. 最小化一個單位體積的圓柱體的表面積。
r, h = sympy.symbols("r, h")
Area = 2 * sympy.pi * r**2 + 2 * sympy.pi * r * h
Volume = sympy.pi * r**2 * h
④ 如何利用 Python 實現 SVM 模型
我先直觀地闡述我對SVM的理解，這其中不會涉及數學公式，然後給出Python代碼。
SVM是一種二分類模型，處理的數據可以分為三類：
線性可分，通過硬間隔最大化，學習線性分類器
近似線性可分，通過軟間隔最大化，學習線性分類器
線性不可分，通過核函數以及軟間隔最大化，學習非線性分類器
線性分類器，在平面上對應直線；非線性分類器，在平面上對應曲線。
硬間隔對應於線性可分數據集，可以將所有樣本正確分類，也正因為如此，受雜訊樣本影響很大，不推薦。
軟間隔對應於通常情況下的數據集（近似線性可分或線性不可分），允許一些超平面附近的樣本被錯誤分類，從而提升了泛化性能。
如下圖：
我們可以看到，當支持向量太少，可能會得到很差的決策邊界。如果支持向量太多，就相當於每次都利用整個數據集進行分類，類似KNN。⑤ python實現資產配置(1)----Markowitz 投資組合模型
現假設有A, B, C, D, E五隻股票的收益率數據((第二日收盤價-第一日收盤價)/第一日收盤價)), 如果投資人的目標是達到20%的年收益率,那麼該如何進行資產配置,才能使得投資的風險最低?
更一般的問題,假設現有x 1 ,x 2 ,...,x n , n支風險資產,且收益率已知,如果投資人的預期收益為goalRet,那麼該如何進行資產配置,才能使得投資的風險最低?
1952年，芝加哥大學的Markowitz提出現代資產組合理論(Modern Portfolio Theory，簡稱MPT)，為現代西方證券投資理論奠定了基礎。其基本思想是，證券投資的風險在於證券投資收益的不確定性。如果將收益率視為一個數學上的隨機變數的話，證券的期望收益是該隨機變數的數學期望（均值），而風險可以用該隨機變數的方差來表示。
對於投資組合而言，如何分配各種證券上的投資比例，從而使風險最小而收益最大？
答案是將投資比例設定為變數，通過數學規劃，對每一固定收益率求最小方差，對每一個固定的方差求最大收益率，這個多元方程的解可以決定一條曲線，這條曲線上的每一個點都對應著最優投資組合，即在給定風險水平下，收益率最大，這條曲線稱作「有效前沿」 (Efficient Frontier)。
對投資者而言，不存在比有效前沿更優的投資組合，只需要根據自己的風險偏好在有效前沿上尋找最優策略。
簡化後的公式為:
其中 p 為投資人的投資目標,即投資人期待的投資組合的期望值. 目標函數說明投資人資產分配的原則是在達成投資目標 p 的前提下,要將資產組合的風險最小化,這個公式就是Markowitz在1952年發表的'Portfolio Selection'一文的精髓,該文奠定了現代投資組合理論的基礎,也為Markowitz贏得了1990年的諾貝爾經濟學獎. 公式(1)中的決策變數為w i , i = 1,...,N, 整個數學形式是二次規劃(Quadratic Programming)問題,在允許賣空的情況下(即w i 可以為負,只有等式約束)時,可以用拉格朗日(Lagrange)方法求解。
有效前緣曲線如下圖:
我們考慮如下的二次規劃問題
運用拉格朗日方法求解,可以得到
再看公式(1),則將目標函數由 min W T W 調整為 min 1/2(W T W), 兩問題等價,寫出的求解矩陣為:
工具包: CVXOPT python凸優化包
函數原型: CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)
求解時,將對應的P,q,G,h,A,b寫出,帶入求解函數即可.值得注意的是輸入的矩陣必須使用CVXOPT 中的matrix函數轉化,輸出的結果要使用 print(CVXOPT.solvers.qp(P,q,G,h,A,b)['x']) 函數才能輸出。
這里選取五支股票2014-01-01到2015-01-01的收益率數據進行分析.
選取的五支股票分別為: 白雲機場, 華夏銀行, 浙能電力, 福建高速, 生益科技
先大體了解一下五支股票的收益率情況:
看來，20%的預期收益是達不到了。
接下來,我們來看五支股票的相關系數矩陣：
可以看出，白雲機場和福建高速的相關性較高，因為二者同屬於交通版塊。在資產配置時，不利於降低非系統性風險。
接下來編寫一個MeanVariance類，對於傳入的收益率數據，可以進行給定預期收益的最佳持倉配比求解以及有效前緣曲線的繪制。
繪制的有效前緣曲線為：
將數據分為訓練集和測試集，並將隨機模擬的資產配比求得的累計收益與測試集的數據進行對比，得到：
可以看出，在前半段大部分時間用Markowitz模型計算出的收益率要高於隨機模擬的組合，然而在後半段卻不如隨機模擬的數據，可能是訓練的數據不夠或者沒有動態調倉造成的，在後面寫策略的時候，我會加入動態調倉的部分。
股票分析部分：
Markowitz 投資組合模型求解
蔡立專：量化投資——以python為工具. 電子工業出版社
⑥ 支持向量機—從推導到python手寫
筆者比較懶能截圖的地方都截圖了。
支持向量機分為三類：
（1）線性可分支持向量機，樣本線性可分，可通過硬間隔最大化訓練一個分類器。
（2）線性支持向量機，樣本基本線性可分，可通過軟間隔最大化訓練一個分類器。
（3）非線性支持向量機，樣本線性不可分，可通過核函數和軟間隔最森鬧大化訓練一個分類器。
上面最不好理解的恐怕就是硬間隔和軟間隔了，
說白了硬間隔就是說存在這么一個平面，可以把樣本完全正確無誤的分開，當然這是一種極理想的情況，現實中不存在，所以就有了軟間隔。
軟間隔說的是，不存在一個平面可以把樣本完全正確無誤的分開，因此呢允許一些樣本被分錯，怎麼做呢就是加入鬆弛變數，因為希望分錯的樣本越小越好，因此鬆弛變數也有約束條件。加入鬆弛變數後，問題就變為線性可分了，因為是每一個樣本都線性可分，因此鬆弛變數是針對樣本的，每一個樣本都對應一個不同的鬆弛變數。
其實感知機說白了就是找到一條直線把樣本點分開，就是上方都是一類，下方是另一類。當然完全分開是好事，往往是不能完全分開的，因此就存在一個損失函數，就是誤分類點到這個平面的距離最短：
這里啰嗦一句，誤分類點y*(wx+b)<0，所以加個負號在前邊。
一般情況下||w||都是可以縮放，那麼我們把它縮放到1，最後的目標函數就變成了
間隔就是距離，我們假設分離超平面為 ，那麼樣本點到此毀罩這個平面的距離可以記為 。我們都知道通過感知機劃分的點，超平面上方的點 ，下方的點 ，然後通過判斷 的值與y的符號是否一致來判斷分類是否正確。根據這個思路函數間隔定義為：
支持向量的定義來源於幾何間隔，幾何間隔最直接的解釋是離分隔超平面最近點的距離，其他任何點到平面的距離都大於這個值，所以幾何間隔就是支持向量。然後呢同樣道理，w和b是可以縮放的，所以定義支持向量滿足如下條件：
再通俗一點說余森，支持向量是一些點，這些點到分隔平面的距離最近，為了便於表示，把他們進行一下縮放計算，讓他們滿足了wx+b=+-1.
核函數是支持向量機的核心概念之一，它存在的目的就是將維度轉換之後的計算簡化，達到減少計算量的目的。我們都知道支持向量機求的是間距最大化，通常情況下我們求得的alpha都等於0，因此支持向量決定了間距最大化程度。
核函數的形式是這樣的
其中x(i)和x(j)都是向量，他們兩個相乘就是向量內積，相乘得到一個數。剛才說了目標函數一般只和支持向量有關，因此在做核函數計算之前，實際就是選擇的支持向量進行計算。
這個寫完下面得再補充
我們知道了支持向量的概念，那麼支持向量機的目標函數是要使這兩個支持向量之間的距離盡可能的遠，因為這樣才能更好地把樣本點分開，當然支持向量也要滿足最基本的約束條件，那就是分類正確，還有就是其他點到分隔平面的距離要大於等於支持向量到分隔平面的距離。
這種凸優化問題都可以通過拉格朗日運算元進行優化，就是把約束條件通過拉格朗日系數放到目標函數上。這部分基礎知識，就是拉格朗日演算法可以將等式約束和不等式約束都加到目標函數上，完成求解問題的轉換，但是要滿足一些約束條件，也就是我們後邊要說的kkt條件。
這里有個細節就是轉換時候的加減號問題，這個和目標函數還有約束的正負號有關。一般這么理解，就是求最小化問題時候，如果約束是大於0的，那麼拉個朗日運算元可以減到這一部分，這樣一來目標函數只能越來越小，最優解就是約束為0的時候，這個時候和沒有約束的等價，再求最小就是原問題了。
這里是最小化問題，直接減掉這部分約束，然後後半部分永遠大於等於0所以這個式子的值是要小於原來目標函數值的。我們知道當x滿足原問題的約束條件的時候，最大化L就等於那個原目標函數。所以我們可以把這個問題轉化為：
把它帶回去原來的目標函數中，整理一下。
這個時候只要求最優的α，就可以求出w和b了。我們上邊做了那麼一堆轉換，這個過程要滿足一個叫做kkt條件的東西，其實這個東西就是把一堆約束條件整理到一起。
（1）原有問題的可行性，即h(x )=0,g(x )<0
放到這里就是：
SMO演算法的核心思想是求出最優化的α，然後根據之前推導得到的w,b,α之間的關系計算得到w和b，最後的計算公式是：
現在的問題就是怎麼求α了。
SMO演算法總共分兩部分，一部分是求解兩個α的二次規劃演算法，另一部分是選擇兩個α的啟發式演算法。
先說這個選擇α的啟發式演算法部分：大神可以證明優先優化違反kkt條件的α可以最快獲得最優解，至於咋證明的，就先不看了。
在講支持向量機的求解演算法時候，直接給出了核函數K，那麼怎麼去理解核函數呢。核函數的作用是解決樣本點在高維空間的內積運算問題，怎麼理解呢，通常的分類問題都是有很多個特徵的，然後為了達到現線性可分，又會從低維映射到高維，樣本量再一多計算量非常大，因此先通過函數進行一個轉換，減少乘法的計算量。
要理解核函數，先理解內積運算，內積運算實際是兩個向量，對應位置相乘加和，比如我有x1 = [v1,v2], x2=[w1,w2]，那麼x1和x2的內積計算方法就是：v1w1+v2w2。
如果上面那種情況線性不可分，需要到高維進行映射，讓數據變得線性可分，然後數據變為五維的，即v1 2+v2 2+v1+v2+v1v2，然後再進行一次內積計算，數據變為 。
稍作變換，可以變為 ，形式展開和上邊那個長式子差不多，然後其實可以映射內積相乘的情況，所以可以進行核函數的變化。
問題在於，當你需要顯式的寫出來映射形式的時候，在維度很高的時候，需要計算的量太大，比如x1有三個維度，再進行映射就有19維度了，計算很復雜。如果用核函數，還是在原來低維度進行運算，既有相似的效果（映射到高維），又低運算量，這就是核函數的作用了。
核函數的種類：
這部分的核心在於SMO演算法的編寫。有待補充。
⑦ 數據挖掘方向，Python中還需要學習哪些內容
就題論題，還包括：
1. Python 資料庫連接庫，例如Mysql 連接庫的應用，這決定你的數據從哪裡來。這裡面涉及到sql語法和資料庫基本知識，是你在學習的時候必須一起學會的。
2. Python 做基本數據計算和預處理的庫，包括numpy ，scipy，pandas 這三個用得最多。
3. 數據分析和挖掘庫，主要是sklearn，Statsmodels。前者是最廣泛的機器學習庫，後者是側重於統計分析的庫。（要知道統計分析大多時候和數據挖掘都錯不能分開使用）
4. 圖形展示庫。matpotlib，這是用的最多的了。
說完題主本身 要求，樓上幾位說的對，你還需要一些關於數據挖掘演算法的基本知識和認知，否則即使你調用相關庫得到結果，很可能你都不知道怎麼解讀，如何優化，甚至在什麼場景下還如何選擇演算法等。因此基本知識你得了解。主要包括：
1.統計學相關，看看深入淺出數據分析和漫畫統計學吧，雖然是入門的書籍，但很容易懂。
2.數據挖掘相關，看看數據挖掘導論吧，這是講演算法本身得書。
剩下的就是去實踐了。有項目就多參與下項目，看看真正的數據挖掘項目是怎麼開展的，流程怎樣等。沒有項目可以去參加一些數據挖掘或機器學習方面的大賽，也是增加經驗得好方法。
⑧ 凸優化的凸優化問題的意義
之所以要研究凸優化問題是因為其有一套非常完備的求解演算法，如果將某個優化問題確認或者轉化為
凸優化問題，那麼能夠快速給出最優解。
在MATLAB軟體裡面有相應的軟體包，可以用來學習。
也可以利用其他的開源的計算軟體，利用現成的軟體包來解決凸優化問題，例如: cvx (MATLAB), cvxopt (python).
⑨ python怎麼樣好學嗎
謝謝邀請，學習選擇很重要！！！
從未接觸過編程，首先應該選擇一門語言那麼我推薦python
學習重要是選對方法！！！
python之所以火是因為人工智慧的發展，個人整理學習經驗僅供參考！
感覺有本書《Python3破冰人工智慧從入門到實戰》你學的差不多了就基本具備了一名合格的python編程工程師,不過可惜的是這本書沒有電子版，只有紙質的。
第 1章從數學建模到人工智慧
1.1數學建模
1.1.1數學建模與人工智慧1.1.2數學建模中的常見問題1.2人工智慧下的數學1.2.1統計量1.2.2矩陣概念及運算1.2.3概率論與數理統計1.2.4高等數學——導數、微分、不定積分、定積分
第2章 Python快速入門
2.1安裝Python
2.1.1Python安裝步驟2.1.2IDE的選擇2.2Python基本操作2.2.1第 一個小程序2.2.2注釋與格式化輸出2.2.3列表、元組、字典2.2.4條件語句與循環語句2.2.5break、continue、pass2.3Python高級操作2.3.1lambda2.3.2map2.3.3filter
第3章Python科學計算庫NumPy
3.1NumPy簡介與安裝
3.1.1NumPy簡介3.1.2NumPy安裝3.2基本操作3.2.1初識NumPy3.2.2NumPy數組類型3.2.3NumPy創建數組3.2.4索引與切片3.2.5矩陣合並與分割3.2.6矩陣運算與線性代數3.2.7NumPy的廣播機制3.2.8NumPy統計函數3.2.9NumPy排序、搜索3.2.10NumPy數據的保存
第4章常用科學計算模塊快速入門
4.1Pandas科學計算庫
4.1.1初識Pandas4.1.2Pandas基本操作4.2Matplotlib可視化圖庫4.2.1初識Matplotlib4.2.2Matplotlib基本操作4.2.3Matplotlib繪圖案例4.3SciPy科學計算庫4.3.1初識SciPy4.3.2SciPy基本操作4.3.3SciPy圖像處理案例第5章Python網路爬蟲5.1爬蟲基礎5.1.1初識爬蟲5.1.2網路爬蟲的演算法5.2爬蟲入門實戰5.2.1調用API5.2.2爬蟲實戰5.3爬蟲進階—高效率爬蟲5.3.1多進程5.3.2多線程5.3.3協程5.3.4小結
第6章Python數據存儲
6.1關系型資料庫MySQL
6.1.1初識MySQL6.1.2Python操作MySQL6.2NoSQL之MongoDB6.2.1初識NoSQL6.2.2Python操作MongoDB6.3本章小結6.3.1資料庫基本理論6.3.2資料庫結合6.3.3結束語
第7章Python數據分析
7.1數據獲取
7.1.1從鍵盤獲取數據7.1.2文件的讀取與寫入7.1.3Pandas讀寫操作7.2數據分析案例7.2.1普查數據統計分析案例7.2.2小結
第8章自然語言處理
8.1Jieba分詞基礎
8.1.1Jieba中文分詞8.1.2Jieba分詞的3種模式8.1.3標注詞性與添加定義詞8.2關鍵詞提取8.2.1TF-IDF關鍵詞提取8.2.2TextRank關鍵詞提取8.3word2vec介紹8.3.1word2vec基礎原理簡介8.3.2word2vec訓練模型8.3.3基於gensim的word2vec實戰
第9章從回歸分析到演算法基礎
9.1回歸分析簡介
9.1.1「回歸」一詞的來源9.1.2回歸與相關9.1.3回歸模型的劃分與應用9.2線性回歸分析實戰9.2.1線性回歸的建立與求解9.2.2Python求解回歸模型案例9.2.3檢驗、預測與控制
第10章 從K-Means聚類看演算法調參
10.1K-Means基本概述
10.1.1K-Means簡介10.1.2目標函數10.1.3演算法流程10.1.4演算法優缺點分析10.2K-Means實戰
第11章 從決策樹看演算法升級
11.1決策樹基本簡介
11.2經典演算法介紹11.2.1信息熵11.2.2信息增益11.2.3信息增益率11.2.4基尼系數11.2.5小結11.3決策樹實戰11.3.1決策樹回歸11.3.2決策樹的分類
第12章 從樸素貝葉斯看演算法多變193
12.1樸素貝葉斯簡介
12.1.1認識樸素貝葉斯12.1.2樸素貝葉斯分類的工作過程12.1.3樸素貝葉斯演算法的優缺點12.23種樸素貝葉斯實戰
第13章 從推薦系統看演算法場景
13.1推薦系統簡介
13.1.1推薦系統的發展13.1.2協同過濾13.2基於文本的推薦13.2.1標簽與知識圖譜推薦案例13.2.2小結
第14章 從TensorFlow開啟深度學習之旅
14.1初識TensorFlow
14.1.1什麼是TensorFlow14.1.2安裝TensorFlow14.1.3TensorFlow基本概念與原理14.2TensorFlow數據結構14.2.1階14.2.2形狀14.2.3數據類型14.3生成數據十二法14.3.1生成Tensor14.3.2生成序列14.3.3生成隨機數14.4TensorFlow實戰
希望對你有幫助！！！
貴在堅持，自己掌握一些，在工作中不斷打磨，高薪不是夢！！！