Lifting the StoneTime Limit: 2000/1000 MS
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2014-06-02 12:01:28
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
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2014-06-02 07:31:21
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:30:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
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2014-06-02 07:28:41
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
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2014-06-02 07:28:03
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机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering
算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是
L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
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2014-06-02 07:27:27
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“”这是数据绑定，里面可以调用C#的方法，比如在数据控件里执行绑定某个字段这样帮顶一个Name的字段。“”
这个是页面指令，一般放在每个页面的最顶部，对页面的运行进行控制，如设置缓存，引用用户控件，导入命名空间。“
”这个=号后也可以调用C#的方法，还可以写数学表达式。 它和 的区别是， 中的...
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2014-06-02 06:43:17
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本节主要讲解的是算法的复杂度。
算法性能
算法的性能分为三种：
最佳情况：计算时间最短的情况
最差情况：计算时间最长的情况
平均情况：随机输入的期望开销
以二分查找为例
最佳情况是1，因为第一次就有可能找到需要找的整数。
最差情况是logN
平均情况是logN
算法复杂度
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2014-06-01 15:57:46
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本节讲的是并查集的基本概念。
算法的开发步骤
对问题进行数学建模
寻找一个能够解决问题的算法
运行算法检测速度和内存是否符合要求
如果达不到要求，找出原因
寻找一种方法来解决问题
循环步骤，直到满意为止
以上就是算法开发比较科学的方法。算法开发完成之后需要进行数学分析。
并查集问题
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2014-06-01 14:15:14
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最小二乘法又叫做最小平方法，是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
通常情况下最小二乘法用于求回归问题。以简单的线性最小二乘为例，二维平面上给定个点的坐标，确定一条直线，
要求大致符合这个点的走向。
我们可以设这条直线的方程为，那么就要使在处的函数值与给定的值相
差达到最小，也就是说，要确定的值，使得
最小。根...
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2014-06-01 13:57:53
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