一.动态规划 适合用动态规划的问题的基本特征 参考 https://zhidao.baidu.com/question/561484516800579644.html 1.最优子结构 母问题的最优解包含其子问题的最优解,即具有最优子结构,即子问题最优时,母问题通过优化一定能获得最优解 2.子问题重叠 ...
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2020-03-15 13:40:34
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模拟退火算法是通过赋予搜索过程一种时变且最终趋于零的概率突跳性，从而有效避免陷入局部最优并最终趋于全局最优的优化算法。 ...
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2020-02-15 10:07:38
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贪心算法思想：不从整体最优上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择，当然希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的； 贪心算法性质：指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到； 最优装载问题 （1）问题描述：有一批集装箱要装上一艘载重量为 tatol 的轮船， ...
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2020-02-10 15:15:36
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贪心策略：总是考虑在当前状态下局部最优的策略，一定满足最优子结构，不断地把问题归纳为更小的相似地子问题 拟阵：许多用贪心算法求解的问题，可以表示求带权拟阵的最大权独立子集问题 区间贪心： 一、区间不相交问题 总是选择左端点最大的区间 struct node{ int x,y; }a[maxn]; b ...
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2020-02-05 13:23:10
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模拟退火算法基于Monte-Carlo迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。... ...
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2020-02-05 11:48:05
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罗马数字包含以下七种字符： I， V， X， L，C，D 和 M。 字符 数值I 1V 5X 10L 50C 100D 500M 1000例如， 罗马数字 2 写做 II ，即为两个并列的 1。12 写做 XII ，即为 X + II 。 27 写做 XXVII, 即为 XX + V + II 。 ...
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2019-12-22 14:21:10
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神经网络的层数决定了模型的容量 网络层数加深，容易陷入局部最优解，梯度消失问题严重 ResNet 解决或缓解深层的神经网络训练中的梯度消失问题 层数更深的网络反而具有更大的训练误差，很大程度归结于梯度消失问题 误差传播涉及非常多的参数和导数的连乘，很容易导致梯度消失或者膨胀 ResNet 既然离输入 ...
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2019-11-24 17:52:11
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决策树的学习通常包含三个步骤：特征选择、树的生成、树的剪枝。决策树的生成采用启发式的方法，只考虑局部最优，相对地，决策树的剪枝则考虑全局最优 特征选择 信息增益 随机变量$X$的熵定义为： $$H(X)= \sum \limits_{i}p_i\log p_i$$ 熵越大，不确定性越大。从定义可验证 ...
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2019-11-24 15:58:13
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模拟退火可真是让人AC率 ，但又能简单的骗到80+pts的好算法 (手动分割) 模拟退火有什么用鸭？ 模拟退火用来解决最优性问题，比如求个最大/最小值什么的。如果让求方案数还是老老实实写正(pian)解(fen)叭。 众所周知玄学贪心不需要证明。但如果想到的贪心是错的，那么会导致陷入局部最优解的情况 ...
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2019-11-24 15:22:41
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贪心算法 定义：在每一步选择中都进行当前状态下的最优解， 从而希望导致结果是最好算法。贪心算法在最优子结构问题中尤为有效。最优子结构的意思是局部最优解能决定全局最优解。举例：最小生成树的算法 (Prim MST、Kruskal MST、Dijkstra’s algorithm) 相比于动态规划 相同 ...
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2019-11-21 12:03:18
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