在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解。 梯度下降的相关概念： 1、步长或学习率（learning rate）：步长和学习率是一个东西，只是在不同的地方叫法不一 ...
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2017-09-17 21:04:27
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在Unity3d中，我们一般常用的寻路算法： 1.A*算法插件 与贪婪算法不一样，贪婪算法适合动态规划，寻找局部最优解，不保证最优解。A*是静态网格中求解最短路最有效的方法。也是耗时的算法，不宜寻路频繁的场合。一般来说适合需求精确的场合。 与启发式的搜索一样，能够根据改变网格密度、网格耗散来进行调整 ...
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2017-09-17 01:26:01
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网传常用五大算法：贪婪算法，动态规划算法，分治算法，回溯算法以及分支限界算法 贪心算法 贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选 ...
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2017-09-01 11:21:18
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题目要求 最小（dis表示绳结到点i的距离），就是个广义费马点的题，模拟退火裸题QAQ 模拟退火就是优化后的爬山算法，一开始先随机一个平均点，接下来如果随机到的点比当前点劣，温度比较高的话也有几率跳过去，这样就能跳出一个局部最优解，随着温度降低，跳到劣点的概率越来越小 好喵喵的算法！ （这题好像黄学 ...
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2017-08-30 00:55:43
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编程内功讲什么？ 算法的作用： 分治算法： 分治算法 - 最大子数组问题： 股票问题 1，暴力求解 2，分治法 树（数据结构的一种 ）： 什么是树的层次？ 最大层是树的深度 什么是有序树和无序树？ 树的错误案例： 1，树只有一个根节点 2，子树之间是不相交的 3，一个结点不能有两个父结点 树的存储结 ...
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2017-08-24 23:56:34
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通常用于最优化问题，我们做出一组选择来达到最优解。每步都追求局部最优。对很多问题都能求得最优解，而且速度比动态规划方法快得多。 16.1 活动选择问题 按结束时间排序，然后选择兼容活动。 定理16.1 考虑任意非空子问题Sk，令am是Sk中结束时间最早的活动，则am在Sk的某个最大兼容活动子集中。 ...
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2017-08-21 17:03:01
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结论： 1.遗传算法本质上是一种启发式的随机搜索算法，所以由遗传算法得出的结果每次都不相同。 2.自变量在给定的约束条件下进行了无缝编码（即这种编码方式能够表达解空间中的所以可行解）， 所以从理论上讲，遗传算法总有很多机会得到全局最优结果而不是局部最优解。 ...
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2017-08-19 14:22:37
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1、value based方法/policy based方法优劣 学生指出：因为value based需要更多的存储 silver：why？ silver：（自问自答）因为策略值比值函数更有效 PPT总结： 优势： 更好的收敛特性 在高维或者连续的action空间里面有效 可以学习随机策略 劣势： ...
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2017-08-17 12:40:01
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k聚类算法中如何选择初始化聚类中心所在的位置。 在选择聚类中心时候，如果选择初始化位置不合适，可能不能得出我们想要的局部最优解。 而是会出现一下情况： 为了解决这个问题，我们通常的做法是： 我们选取K<m个聚类中心。 然后随机选择K个训练样本的实例，之后令k个聚类中心分别与k个训练实例相等。 之后我 ...
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2017-08-16 11:24:13
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一、贪心算法的基本概念 1.贪心算法，即期望通过一系列相对孤立却满足局部最优性的决策，得到整体意义上的全局最优解。2.贪心算法仅取决于当前决策的最优性，而不考虑对整体利益的影响。3.贪心算法通常以迭代的方式进行，决策之间不宜相互制约。 二、从局部最优到全局最优 例1：noip2004合并果子：传送门 ...
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2017-08-14 00:30:59
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