题意 http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6709 思考 先考虑所有鱼的烹饪时间小于k的情况。将T从大到小排序后，煮一条鱼相当于将其时间补齐至k。 由于鱼的烹饪时间会大于等于k，那么，最优解一定不会出现鱼不够煮的情况。在煮鱼期间，可以钓到$\frac{ ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-26 09:23:48
阅读次数：
68
1.1 梯度下降 梯度下降，全称Grandient Descent，简称GD。 梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代地调整参数，从而使成本函数最小化。 首先，初始化一个随机的θ值（可设θ=0），然后逐步改进，每次踏出一步，就尝试降低一点成本函数， ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-24 18:35:49
阅读次数：
84
https://blog.csdn.net/tianguiyuyu/article/details/80438630 以上是莫烦对L1和L2的理解 l2正则：权重的平方和，也就是一个圆 l1正则：权重的绝对值之和，等价与一个正方形。 图中，正则项和损失项的交点就是最优解的位置，我们可以看到，在只有2 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-24 12:58:11
阅读次数：
79
遗传算法 一次次求得最优解 进化策略 有效避免局部最优（过拟合） 并行能力计算 强化学习 什么都不懂->找到规律 给你的行为打分 核心思想：同样的行为拿到高分，并避免低分的行为 分数导向性 不理解环境：从环境中得到反馈 理解环境：为现实世界建模，多出来个虚拟环境 通过过往的经验理解现实世界是怎样的， ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-19 19:29:25
阅读次数：
95
"传送门" 写在前面：为了保护正睿题目版权，这里不放题面，只写题解。 A $21pts:$ 随便枚举，随便爆搜就好了。 $65pts:$ 比较显然的dp，设$f_{i,j,k}$表示在子树$i$中，两个赞助商分别选了$j,k$个的最优解。 对枚举的上下界卡的紧一点，按照树上背包的聚合分析，复杂度是$ ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-19 09:43:56
阅读次数：
99
看到最小值最大/最大值最小一定要往二分答案上想，想了肯定不会吃亏。 二分答案的优越性在于正难则反的思想，如果从已知条件无法得出最优解，那么就假定一个解看是否与已知条件相悖。 部分看似要二分答案的题可以用最小生成树解决。比如模拟赛23的water，最终高度其实就是从一个格子走出去的路径上最大值的最小解 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-18 09:42:26
阅读次数：
77
区间dp就是在区间上的动态规划，求解一段区间上的最优解，通过合并小区间的最优解来得到整个大区间上的最优解的算法。 区间dp一般都是三层for循环 需要注意的是 区间是从小到大 因为dp是后一个用到前一个的给出的结果 并进行递推 区间dp常用的一个状态就是dp[i][j]表示i~j这个区间的最优解是多... ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-17 10:54:01
阅读次数：
137
Xgboost 思想：怎么样在当前模型再加入一个基础模型，使得组合后的效果更好。 问题：是否会玩电脑游戏？ 目标函数： 如何得到最优解： 集成算法的表示: 基础模型:决策树模型 集成方法: 并行构造多棵树?没那么简单,一个一个的加! 🥇问题:每一轮加入一个什么样的基础模型呢? ??解决方案:加了它 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-09 13:37:14
阅读次数：
77
梯度下降法（Gradient Descent） 优化思想：用当前位置的负梯度方向作为搜索方向，亦即为当前位置下降最快的方向，也称“最速下降法”。越接近目标值时，步长越小，下降越慢。 如下图所示，梯度下降不一定能找到全局最优解，可能寻找到的是局部最优解。（当损失函数是凸函数时，梯度下降得到的解一定是全 ...
分类：
其他好文 时间：
2019-08-07 22:28:45
阅读次数：
186
一、贪心算法 解决最优化问题的算法一般包含一系列的步骤，每一步都有若干的选择。对于很多最优化问题，只需要采用简单的贪心算法就可以解决，而不需要采用动态规划方法。贪心算法使所做的局部选择看起来都是当前最佳的，通过局部的最优化选择来产生全局最优解。本文将介绍贪心算法的理论基础和一些简单应用。在求最优解问 ...
分类：
编程语言 时间：
2019-08-06 01:15:34
阅读次数：
173
