K means算法的缺点 优点：原理简单，实现容易 缺点： 1. 收敛较慢 2. 算法时间复杂度比较高 $O(nkt)$ 3. 不能发现非凸形状的簇 4. 需要事先确定超参数K 5. 对噪声和离群点敏感 6. 结果不一定是全局最优，只能保证局部最优 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-10-26 13:19:07
阅读次数：
130
贪心算法主要采用局部最优的解决问题的策略，但是在很多时候都不能达到全局最优的效果，那么什么时候使用贪心算法能够得到全局最优呢？就此引出拟阵的概念。 贪心算法的一般步骤 确定待解问题的最优子结构 设计递归求解方式 证明在递归的任一阶段，最优选择之一总是贪心的（那么贪心选择是最适合的） 证明通过做贪心选 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-10-07 13:00:15
阅读次数：
200
//问题描述：////通过键盘输入一个高精度的正整数n(n的有效位数≤240)，去掉其中任意s个数字后，//剩下的数字按原左右次序将组成一个新的正整数。编程对给定的n和s，寻找一种方案，使得剩下的数字组成的新数最小。////////问题分析：////这个问题是最优子结构问题，即局部最优能决定全局最优 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-10-04 23:02:06
阅读次数：
393
这套贪心算法的博客是分5个阶段的，今天先和大家介绍一下贪心的本质 贪心算法，是OI中重要的一部分，也是考察一个选手在考场上的思维水平的量尺，这类问题可能很简单，但也有可能很难 贪心算法是指求解问题时，每一步都使用当前看似最好的选择，但是这并没有从在整体上分析问题，只是做出了在某种意义上的局部最优解， ...
分类：
编程语言 时间：
2018-10-03 20:39:52
阅读次数：
216
联系 1.都是一种推导算法 2.都是分解成子问题来求解，都需要具有最优子结构 区别 1.贪心：每一步的最优解一定包含上一步的最优解，上一步之前的最优解则不作保留； 动态规划：全局最优解中一定包含某个局部最优解，但不一定包含前一个局部最优解，因此需要记录之前的所有的局部最优解 2.贪心：如果把所有的子 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-09-28 00:07:56
阅读次数：
235
ICP算法简介 根据点云数据所包含的空间信息，可以直接利用点云数据进行配准。主流算法为最近迭代算法（ICP，Iterative Closest Point）,该算法是根据点云数据首先构造局部几何特征，然后再根据局部几何特征进行点云数据重定位。 一、 ICP原理 假设两个点云数据集合P和G，要通过P转 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-20 11:16:32
阅读次数：
241
yuanwen 0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-18 13:43:29
阅读次数：
302
(对最小二乘法和梯度下降的一些区别的理解： 1.最小二乘法可以直接求全局最优解 梯度下降法是一种迭代的求解局部最优解的方法 2.最小二乘法没有“优化”，只有“求解”。算是一个确定性问题。而梯度下降，涉及迭代获取最优解，才算是“优化”。) 1.梯度定义 在微积分里面，对多元函数的参数求?偏导数，把求得 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-09-15 15:17:06
阅读次数：
263
贪心算法概念 根据局部最优解得到问题的整体最优解或整体最优解的近似解：只根据当前已有信息做当前最优选择（且选择了就不能改变） 能利用贪心算法解决的问题有两个特性 1.贪心选择 原问题的整体最优解可以通过一系列局部最优选择得到 2.最优子结构 问题的最优解包含其子问题的最优解，比如：北京-广州的最短路 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-09-03 12:05:20
阅读次数：
173
2017华为软件挑战赛总结 这次比赛是去年做的, 自己之前没有总结，现在才开始总结，很多东西快想不起来了，真是惭愧 赛题主要内容和目的 初赛题目和内容 给你一个流网络（边有容量和单位流量费用），已知有一些节点有流量需求（消费节点），现要选一些节点部署服务器（服务节点），给消费节点传输流量，使得在满足 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-08-26 23:47:20
阅读次数：
343
