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【核心算法6】贪心算法
贪心算法就是遵循某种既定原则,不断地选取当前条件下最优的选择来构造每一个子步骤的解决方案,直到获得问题最终的求解。在对问题求解时,总是做出在当前看最好的选择。 也就是说,不从整体最优上考虑,所做的仅是在某种意义上的局部最优解。 利用贪心算法解题,需要解决两个问题 问题是否适合用贪心算法求解 所求问题 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-20 01:18:11    阅读次数:79
从 0 开始机器学习 - 神经网络反向 BP 算法!
最近一个月项目好忙,终于挤出时间把这篇 BP 算法基本思想写完了,公式的推导放到下一篇讲吧。 一、神经网络的代价函数 神经网络可以看做是复杂逻辑回归的组合,因此与其类似,我们训练神经网络也要定义代价函数,之后再使用梯度下降法来最小化代价函数,以此来训练最优的权重矩阵。 1.1 从逻辑回归出发 我们从 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-20 00:46:05    阅读次数:98
《算法竞赛进阶指南》0x23剪枝 POJ1190上下界搜索与剪枝
题目链接:http://poj.org/problem?id=1190 剪枝的常用思考策略:优化搜索顺序(从决策数量越少的位置开始决策)、排除冗余的等效的操作、可行性剪枝、最优性剪枝、上下界剪枝,其中在可行性剪枝方面可以利用“未来期望进行剪枝” 要充分利用不等式关系进行放缩,将不可能的状态进行剪枝, ...
分类:编程语言   时间:2020-06-19 16:36:53    阅读次数:62
项目管理和运营管理
1、运营管理 运营管理关注产品的持续生产和(或)服务的持续运作。它使用最优资源满足客户要求,来保证业务运作的持续高效。 2、运营和项目管理 持续运营不属于项目的范畴,但是它们之间存在交叉,如项目与运营在产品生命周期的不同时点交叉: 在新产品开发、产品升级或提高产量时; 在改进运营或产品开发流程时; ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 23:20:02    阅读次数:84
推荐系统介绍
推荐系统介绍 一、推荐系统的应用场景 推荐系统在我们的日常生活中无出不在。想要了解资讯时,推荐系统会为你准备你感兴趣的新闻;想要看电影时,推荐系统会为你挑选让你满意的电影;想要购物时,推荐系统会为你找到你需要的商品;想要学习时,推荐系统会为你精心挑选你最需要的课程;想要休闲娱乐时,推荐系统会为你推荐 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 22:00:47    阅读次数:71
实现自我的互联网时代(2020时事与科技前沿思辨(博雅课)课程论文)
(之前写的,我好菜啊quq,欢迎指点)(期末拿了95) 一、 互联网时代的时代魅力 (一)互联网的时代背景 计算机网络是一些相互连接且自治的计算机的集合。从阿帕网开始,我们在几十年的时间跑步进入了互联网时代,更是在最近的十几年中几乎彻底的改变了我们的生活。它不仅解决了设备间不兼容的问题,更是解决了社 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 19:11:45    阅读次数:63
互联网架构的个人主观看法
以下内容仅作为个人主观看法,不代表业界,仅供参考。架构是一个系统的整体骨架的简称。理论上可以说所有运行的系统都有自己的架构,不同的是数据处理方式、工具和目的。一个理想的架构需要表现出最大的扩展性、最好的安全性、最佳的运行性能、最简的维护工作、最快的升级特点、最合适的支撑团队、最低的运营成本和最优的发展目标。为了实现这些要求无数团队与个人在无私贡献丰厚的成果,但还远远不够,因为业务要求与市场不断
分类:其他好文   时间:2020-06-18 01:35:38    阅读次数:47
ch2-基本工具介绍
基本工具介绍 一、环境配置 安装miniconda3作为python环境。 如果配置了CUDA,可以安装tensorflow-gpu。 二、第三方库 数据预处理 Numpy 提供高效的N维数组和向量计算 Scipy 依赖Numpy,提供高效数值计算,包含函数最优、数值积分等任务模块 pandas 数 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 01:24:54    阅读次数:74
Python机器学习(十四)Logistic回归算法原理与代码实现
主要思想 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类,其核心是通过最优化算法寻找最佳回归系数(权重系数),主要应用于二分类。 算法原理 二分类的特点是非此即彼,其数学特性符合单位阶跃函数,在某一点会发生突变。这也符合我们现实当中的一些应用场景(比如分数从0 到 60会很容易,越往上你所花的时 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-17 19:55:29    阅读次数:55
【机器学习1】
非显著式编程的做法 收益函数 1998 Tom MitShell 第一本成熟的教科书:MACHINE LEARNING 典型的最优化问题 为数据打标签(独特行业) 监督学习 强化学习(与环境互动) 非监督学习 需要假设:同一类的训练数据在空间中距离更近->样本的空间信息->设计算法将其分成两类 非监 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-17 10:44:59    阅读次数:69
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