我认为人要知足啊，不要做每到题的时候都想着有没有最优化的办法，这样没什么不好，可是这样也让你非常伤脑经， 我个人认为还是要由浅入深，先想出简单办法。再去想优化的办法。这个题的解法真的不难，可是这个题目的意思却是 能让人思考好一会儿，我想了半天，是不是用strncmp一个一个的比較啊。有没有更好的办法 ...
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2017-07-31 14:37:03
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1：softmax回归 当p(y|x,theta)满足多项式分布，通过GLM对其进行建模就能得到htheta(x)关于theta的函数，将其称为softmax回归。教程中已经给了cost及gradient的求法。须要注意的是一般用最优化方法求解參数theta的时候，採用的是贝叶斯学派的思想，须要加上 ...
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2017-07-21 13:26:33
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首先我们要试验的是 人体脂肪fat和年龄age以及体重weight之间的关系，我们的目标就是得到一个最优化的平面来表示三者之间的关系： TensorFlow的程序如下： 程序中的数据散点图如下： 通过TensorFlow得到的最终的W的取值和b的取值如下所示： 现在我们将得到的W的数据和b的数据绘制 ...
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2017-07-18 01:33:49
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机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题。把一些典型的问题用最优化的方法建立数学模型，再最优化的方式求解。 我们再看看数据挖掘和机器学习中哪些是最优化问题，哪些不是。 ...
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2017-07-12 21:16:58
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引言：尝试用最简单易懂的描述解释清楚机器学习中会用到的拉格朗日对偶性知识，非科班出身，如有数学专业博友，望多提意见！ 1.原始问题 假设是定义在上的连续可微函数（为什么要求连续可微呢，后面再说，这里不用多想），考虑约束最优化问题： 称为约束最优化问题的原始问题。 现在如果不考虑约束条件，原始问题就是 ...
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2017-07-11 21:14:04
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最优化问题 一般优化问题描写叙述 随机动态规划的结构 离散时间系统 离散时间系统代价函数 反馈 第一个栗子随机动态优化问题 第二个栗子确定动态优化问题 第三个栗子来点复杂的无线网络问题 小结 最优化问题 动态规划(Dynamic programming)是用来优化一个随机问题的最优解。随机问题是仅仅 ...
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2017-07-07 21:37:13
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新的技术正冲击着手机通讯市场，对于各大运营商来说，这既是机遇，更是挑战。THU集团旗下的CS&T通讯公司在新一代通讯技术血战的前夜，需要做太多的准备工作，仅就站址选择一项，就需要完成前期市场研究、站址勘测、最优化等项目。在前期市场调查和站址勘测之后，公司得到了一共N个可以作为通讯信号中转站的地址，而 ...
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2017-07-01 11:57:28
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感知机 （一）概念 1，定义： （二），学习策略 1，线性可分 ：存在一个超平面将正实例和负实例划分开来，反之不可分 2，学习策略：寻找极小损失函数，通过计算误分点到超平面的距离 3，学习算法 即求解损失函数最优化的算法，借用随机梯度下降法 3.1 原始形式 学习率也叫步长（0,1] 例题： 特点： ...
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2017-07-01 01:10:54
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网页制作标准概要 （程序员适用） 本文讨论的网页设计标准为WEB标准中典型的应用模式 “DIV+CSS”。 希望大家只把这种应用模式当成结构表现分离，代码规范严格的优秀思想即可。建议大家要去消化而不是模仿，不管什么技术，什么口号，什么方法，我们的目的只有一个——我们要做到网页的最优化。 备注：“DI ...
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2017-06-30 19:48:35
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一、SVM原问题及要变成对偶问题的解决办法 对于SVM的，我们知道其终于目的是求取一分类超平面，然后将新的数据带入这一分类超平面的方程中，推断输出结果的符号，从而推断新的数据的正负。而求解svm分类器模型。终于能够化成例如以下的最优化问题： minw,bs.t.12∥w∥21?yi(w?xi+b)≤ ...
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2017-06-24 10:11:17
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