1、优化算法时间复杂度 算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。 timeit后面的- ...
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2018-08-11 19:36:16
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机器学习几种常见优化算法介绍 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/78949145 https://blog.csdn ...
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2018-08-06 13:43:35
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最优化理论里面 0阶优化算法 1阶优化算法 2阶优化算法 具体定义和缺陷如下：针对深度学习以一阶的优化算法为主为主线 0阶优化算法：该算法仅仅需要因变量的数值，而不需要导数信息。因变量通过最小二乘法的拟合值近似，而约束极小化问题用罚函数转化为无约束问题，极小化过程在近似的罚函数上迭代。直到获得收敛的 ...
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2018-08-04 23:19:26
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图论专题训练 已完成 [x] A [x] B [x] C A + 题意： 一个国家里有很多个城市，某件物品在所有城市的价格都不同，你可以在一个城市买，另一个城市卖出来获得利益，但是只能进行一次买卖。然后要从1走到n，1到n有单向，也有双向的。 + 题解：将图分层。邻接表，spfa求出最长路（最大权值 ...
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2018-08-03 14:26:30
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之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下： optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr ...
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2018-08-01 13:59:06
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深度学习常常需要大量的时间和计算机资源进行训练，这也是困扰深度学习算法开发的重大原因。虽然我们可以采用分布式并行训练加速模型的学习，但需要的计算资源并没有丝毫减少。而唯有需要资源更少、令模型收敛更快的最优化算法，才能从根本上加速机器的学习速度和效果，Adam算法正为此而生！ Adam优化算法是随机梯 ...
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2018-07-30 13:24:22
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第三章 使用sklearn 实现机学习的分类算法 分类算法 分类器的性能与计算能力和预测性能很大程度上取决于用于模型训练的数据 训练机器学习算法的五个步骤： 1. 特征的选择 2. 确定评价性能的标准 3. 选择分类器及其优化算法 4. 对模型性能的评估 5. 算法的调优 <! more sklea ...
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2018-07-17 00:47:03
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Logistic回归算法调试 一、算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法，主要用用于只有两种标签的分类问题。其原理为对一些数据点用一条直线去拟合，对数据集进行划分。从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法，所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因 ...
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2018-07-11 00:57:31
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1、粘包产生原因： （1）TCP为提高传输效率，发送方往往要收集到足够多的数据后才发送一个TCP段。若连续几次需要send的数据都很少，通常TCP会根据优化算法（Nagle）把这些数据合成一个TCP段后一次发送出去，这样接收方就收到了粘包数据； （2）接收方不知道消息之间的界限，不知道一次性提取多少 ...
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2018-07-10 19:17:15
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该算法由Bellman-Ford算法演变过来，首先介绍一下Bellman-Ford算法 最短路最多经过n-1个点，可以用n-1轮松弛操作来得到 当然这个算法我没有实际应用过，而是一直在用它的优化算法，利用队列代替前面的循环检查 SPFA最坏时间复杂度仍然为O（nm），但是有人分析其时间复杂度为O（k ...
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2018-07-06 13:14:30
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