POJ 2376 Cleaning Shifts给定N个小区间以及区间起点终点，求能用它们覆盖区间[1,T]的最小组合。贪心策略：从左到右，按各种牛开始的时刻排序。一开始设终点是0，起点是终点+1，搜索能覆盖起点并到达最远的牛，一直循环知道N。贪心法就是不断的求局部最优解。大多数情况下，排序是很重要...
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2015-08-18 19:02:00
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一、引言
在机器学习以及优化组合问题中，最常用的方法就是梯度下降法。比如BP神经网络，多层感知器的神经元(units)越多，对应的权矩阵也就越大，每个权可视为一个自由度或者变量。我们知道自由度越高，变量越多，模型越复杂，模型的能力越强。但是模型能力越强，模型就越容易过拟合，对噪声太敏感。另一方面，使用梯度下降进行最优解搜寻时，多变量的误差曲面很像是连绵起伏的山峰一样，变量越多，山峰和山谷...
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2015-08-08 10:31:01
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优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1.模拟退火算法 2.遗传算法一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其主要.....
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2015-08-07 23:37:09
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《机器学习实战》之二分K-均值聚类算法的python实现上面博文介绍了K-均值聚类算法及其用python实现，上篇博文中的两张截图，我们可以看到，由于K-均值聚类算法中由于初始质心的选取，会造成聚类的局部最优，并不是全局最优，因此，会造成聚类的效果并不理想，为克服K-均值算法收敛于局部最小值的问题，就有了二分K-均值算法。二分K-均值聚类算法二分K均值算法是基本K均值算法的直接扩充，其基本思想是：为...
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2015-07-28 23:16:26
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一开始我妄想在O(n)的时间内求出答案，但是后来证明我的方法是错误的，这里就不再赘述了 。
网上提供的一种方法是枚举起点，然后使得从起点开始的每一位都对应着是1、2、3...n 或者相反 。 如果不是，将对应的值交换过去 。
这显然是一种贪心策略 。 不断追求局部最优，最后的答案也是最优 。
证明贪心的方法一般是反证法 ： 假设这样不是最优，那么当前这个数要和其他的数交换几次后再换到这个...
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2015-07-25 12:28:07
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优点：原理简单（靠近中心点），实现容易（1、2 天），聚类效果中上（依赖K的选择）缺点：1. 无法确定K的个数 （根据什么指标确定K）2. 对离群点敏感 （容易导致中心点偏移）3. 算法复杂度不易控制 O(NKm)， 迭代次数可能较多 （m可能会比较大）4. 局部最优解而不是全局优 （这个和初始点选...
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2015-07-23 13:43:56
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这个贪心的行为在算法中也成为了一种指导思想，也就是说贪心算法所作出的选择在当时的环境下是最好的，说深一点就是它只是某种
意义上的局部最优解，但不一定是全局最优解，此时往往接近于最优解。
一： 优点
前面也说了，贪心只是求的当前环境下的最优解，而不是追究整体的最优解，所以贪心就避免了为求的整体最优解而枚举各种方案所
耗费的时间。
二： 问题...
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2015-07-20 23:39:52
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贪心算法是使所做的选择看起来都是当前最优的，通过所做的局部最优选择来产生一个全局最优解。
其具有的性质如下：
1）贪心选择性质：一个全局最优解可以通过局部最优（贪心）选择来达到。即，在考虑如何做选择时，我们只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果。
这一点是贪心算法不同于动态规划之处：在动态规划中，每一步都要做出选择，但是这些选择依赖于子问题的解。因此，解动态规划问...
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2015-07-18 12:45:42
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优化算法入门系列文章目录（更新中）： 1. 模拟退火算法 2. 遗传算法一. 爬山算法 ( Hill Climbing ) 介绍模拟退火前，先介绍爬山算法。爬山算法是一种简单的贪心搜索算法，该算法每次从当前解的临近解空间中选择一个最优解作为当前解，直到达到一个局部最优解。 爬山算法实现很简单，其.....
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2015-07-07 00:38:35
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转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/StartoverX/p/4611544.html 贪心算法在每一步都做出当时看起来最佳的选择。也就是说，它总是做出局部最优的选择，寄希望(证明)这样的选择能够导致全局最优解。 贪心算法和动态规划都依赖于最优子结构，也就是一个问题的最.....
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2015-06-30 21:41:00
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