贪心法理解
贪心法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择，而且一旦做出了选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换言之，贪心法并不是从整体最优考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优。
一句话：不求最优，只求可行解。
判断贪心法
对于一个具体的问题，怎么知道是否可用贪心算法解此问题，以及能否得到问题的最优解?
我们可以根据贪心法的2个重要的...
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2014-05-16 01:27:39
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贪婪法（Greedy）又叫登山法，它的根本思想是逐步到达山顶，即逐步获得最优解，是解决最优化问题时的一种简单但适用范围有限的策略。“贪婪”可以理解为以逐步的局部最优，达到最终的全局最优。...
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2014-05-11 06:34:39
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动态规划和贪心算法的区别
动态规划和贪心算法都是一种递推算法
均有局部最优解来推导全局最优解
不同点：
贪心算法：
1.贪心算法中，作出的每步贪心决策都无法改变，因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解，而上一部之前的最优解则不作保留。
2.由（1）中的介绍，可以知道贪心法正确的条件是：每一步的最优解一定包含上一步的最优解。
动态规划算法：
1.全局最...
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2014-05-08 00:23:10
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最近在搞论文，需要用梯度下降算法求解，所以重新整理分享在这里。主要包括梯度介绍、公式求导、学习速率选择、代码实现。
梯度下降的性质：
1.求得的解和选取的初始点有关
2.可以保证找到局部最优解，因为梯度最终会减小为0，即步长会自动越来越小。
梯度简介
一个多元函数的在某点的梯度方向是函数值在该点增长最快的方向，即方向导数取最大值的方向。
问题描述公式求导学习率选择
假...
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2014-05-07 07:05:49
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