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搜索关键字:最优化    ( 655个结果
NFL原则告诉我们做决策的时候,试图找到一个能解决所有问题,“大而全”的方案是不存在的。我们应当找到最关心的问题,因地制宜做出选择。——聚焦目标,取舍有道!
资源匮乏原则:有限的资源无法满足无穷的需要及欲望;因此想要多一点的某件东西,意味着必须放弃一些其他的东西;因为资源匮乏,所以我们必须做出选择。 NFL原则:没有免费午餐定理(No Free Lunch)是wolpert和Macerday提出的“最优化理论的发展”之一。意思是不可能不付出就获得好处。 ...
分类:其他好文   时间:2017-02-16 23:37:05    阅读次数:209
[笔记]FTRL与Online Optimization
1. 背景介绍 最优化求解问题可能是我们在工作中遇到的最多的一类问题了:从已有的数据中提炼出最适合的模型参数,从而对未知的数据进行预测。当我们面对高维高数据量的场景时,常见的批量处理的方式已经显得力不从心,需要有在线处理的方法来解决此类问题。 在CTR预估中,经常会用到经典的逻辑回归(LR),而对L ...
分类:其他好文   时间:2017-02-12 17:12:44    阅读次数:3315
有关动态规划(主要是数位DP)的一点讨论
动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家在研究多阶段决策过程的优化问题时,提出了最优化原理,把多阶段过程转化为一系列单阶段问题,利用各阶段之间的关系,逐个求解,创立了解决这类 ...
分类:其他好文   时间:2017-02-03 19:56:41    阅读次数:179
BZOJ 1497: [NOI2006]最大获利
1497: [NOI2006]最大获利 Description 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 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-08 17:54:53    阅读次数:262
Kalman滤波
卡尔曼是匈牙利当代著名数学家,Kalman滤波器源自于他的博士毕业论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》(线性滤波与预测问题的新方法)。 卡尔曼滤波器是一个最优化自回归数据处理方法,它是一个时 ...
分类:其他好文   时间:2017-01-01 12:34:33    阅读次数:318
linux IO调度
I/O 调度算法再各个进程竞争磁盘I/O的时候担当了裁判的角色。他要求请求的次序和时机做最优化的处理,以求得尽可能最好的整体I/O性能。在linux下面列出4种调度算法CFQ (Completely Fair Queuing 完全公平的排队)(elevator=cfq):这是默认算法,对于通用服务器 ...
分类:系统相关   时间:2016-12-29 07:26:05    阅读次数:339
Bzoj1497 [NOI2006]最大获利
Description 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 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-21 02:06:08    阅读次数:253
浅谈软件工程的管理活动
浅谈软件工程的管理活动 管理是我们生活中很普通的一个概念,意思是在做某件事的时候事前有详细周密的规划,过程中有切实的监管,根据实际情况调整策略,以达到最优化的效果。有道是“凡事预则立,不预则废”,任何活动只有计划周详,管理得当,才能收获想要的结果。在软件工程领域更是如此。软件工程中的项目管理是为了使 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-11 03:02:44    阅读次数:257
动态规划学习
参考: 五大常用算法之二:动态规划算法 Concept:动态规划: 多阶段最优化决策解决问题的过程. 每次决策依赖于当前状态,又随即引起状态迁移,一个决策序列就在变化的过程中产生出来. Mechanism: 分阶段解决子问题,按顺序求解子问题,前一子问题的解为后一子问题提供信息. 在求解任一问题时, ...
分类:其他好文   时间:2016-12-07 23:29:19    阅读次数:198
逻辑回归
(注:本文内容和图片来源于林轩田老师的《机器学习基石》课程) 1 引入逻辑回归 通常的二分类问题,希望输出类别;soft的二分类问题,希望输出概率值: 对于soft问题的理想数据和实际数据: 逻辑回归的思想:先求出特征的线性加权分数,再把它用逻辑斯蒂函数转化为0~1之间的值: 逻辑斯蒂函数介绍: 2 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-06 14:02:04    阅读次数:367
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