watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cD... ...
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2017-06-03 17:34:56
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一、引言 这段时间学习《机器学习》，学到第5章的“Logistic回归”，感觉相当吃力。追本溯源，从“Logistic回归”到“线性回归”，再到“最小二乘法”。最终定格到了《高等数学》（第六版·下册）第九章第10节“最小二乘法”，这才了解到最小二乘法背后的数学原理出自哪里。 “最小二乘法”是最优化问 ...
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2017-06-02 13:30:08
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1.最小二乘法 注：这里假定你了解向量的求导公式，并且知道正态分布和中心极限定律（不知道的可以去数学知识索引翻翻） (线性)最小二乘回归解法： 损失函数：平方损失，这里的误差可能是多种独立因素加和造成的，所以我们假定其符合均值为0的高斯分布，继而可以推出平方损失。参考Andrew Ng机器学习公开课 ...
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2017-06-01 10:35:58
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最大获利 题目描述 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 ...
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2017-05-22 15:05:13
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本篇以信息增益最大作为最优化策略来详细介绍决策树的决策流程。 首先给定数据集，见下图 注：本数据来源于网络 本篇将以这些数据作为训练数据（虽然少，但足以介绍清楚原理！），下图是决策树选择特征的流程 (请原谅我的拍照技术) 图中entropy代表决策树在根节点处的信息熵，Entropy(age)表示用 ...
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2017-05-14 22:19:17
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步长：最优化问题中的叫法； 学习速率：神经网络中的叫法； 梯度更新的方式： 为步长（学习率）。 其中有必要说一点的是表示的是当前实际的输出，y表示的是其类标。 当输入为x时，目标函数表示为一个线性函数的形式为：。其中每一个x1,x2,...表示的是维度。 1. 梯度下降：对于的更新是所有样本都参与的 ...
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2017-05-05 00:47:13
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问题： 总共n中饮料，每种饮料表示为(S[i],V[i],C[i],H[i],B[i]),S表示名称，V表示容量。C表示能够买的最大数量，H表示惬意度，B表示实际购买量在V[i]*B[i]求和=V的情况下，H[i]*B[i]求和最大化 最优化。毫无疑问。考虑动态规划跟贪心。 状态转移方程： 设Opt ...
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2017-04-30 14:10:52
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ESC：-E预处理，-S编译，-C汇编 -o 输出 -I[头文件] 包含头文件 -D [宏定义] 添加宏定义 -O [数字] 数值为0-3，0不优化，3最优化，默认值1 -Wall 输出编译过程的提示信息 -g 添加调试信息 -L [库所在的路径] -l [库的名称] 举例说明(预处理器->编译器- ...
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2017-04-28 22:07:05
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问题可以分解成若干相互联系的阶段，在每一个阶段都要做出决策，全部过程的决策是一个决策序列。要使整个活动的总体效果达到最优的问题，称为多阶段决策问题。动态规划就是解决多阶段决策最优化问题的一种思想方法。 阶段 将所给问题的过程，按时间或空间特征分解成若干相互联系的阶段，以便按次序去求每阶段的解 状态 ...
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2017-04-26 21:37:43
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基本模型 多阶段决策过程的最优化问题。 含有递推的思想以及各种数学原理（加法原理，乘法原理等等）。 在现实生活中，有一类活动的过程，由于它的特殊性，可将过程分成若干个互相联系的阶段，在它的每一阶段都需要作出决策，从而使整个过程达到最好的活动效果。当然，各个阶段决策的选取不是任意确定的，它依赖于当前面 ...
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2017-04-26 21:28:15
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