”算法推导系列“ 的搜索结果
集成学习（Ensamble Learning）通过训练多个若学习器，然后将其按某种策略组合起来，从而达到最好的学习性能，提高算法的泛华能力。 目前集成学习有3个框架：bagging ,boosting,stacking; Boosting作用于相同的...
前面介绍过通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值，有博友评论是不是速度很慢，通过实验仿真确实如此，今天介绍一下收敛速度更快的牛顿法，进行最优化问题的求解。...
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容EM 算法，全称 Expectation Maximization Algorithm。期望最大算法...
概念 贪心算法（Greedy Alogorithm）又叫登山算法，...某些问题的最优解可以通过一系列的最优的选择即贪心选择来达到。但局部最优并不总能获得整体最优解，但通常能获得近似最优解。 在每一部贪心选择中，只考虑当前对
文章目录XGBoost算法理论 XGBoost算法理论
区块链核心：共识算法
标签： 区块链 区块链技术 区块链是什么通俗解释
导语 | 后台服务架构经过了集中式、SOA、微服务和服务网格四个阶段，目前互联网界大都使用微服务和服务网格。服务从集中式、中心化向分布式、去中心化不断演进，服务也变得更灵活，能够自动扩缩容...
针对凸多边形的最小面积四边形包围盒问题进行研究，通过数学推导证明，得出了凸多边形的最小面积四边形包围盒的四边都是多共点边，或三边是多共点边而另一边（单共点边）中点与凸多边形的一顶点重合等一系列结论。...
如果每个 $k$ 的 $n_k$ 是变化的，则那里的公式需要大量修改，有时是由于实验中的限制 - 有时是由于演员-评论家算法等结构。 此类公式的推导在上述出版物中，对应公式的 MATLAB 实现（T. Goda, "Computing the ...
SLAM问题常规的解决思路有两种，一种是基于滤波器的状态估计，围绕着卡尔曼滤波展开；另一种则是基于图论（因子图）的状态估计，将SLAM问题建模为最小二乘问题，而且一般是非线性最小二乘估计去求解。...
Adaboost 算法的原理与推导 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但...
虽然可以对连续性高维度的动作做离散型的处理，但是对于一个经过离散处理的大状态空间，使用DQN训练仍然是仍然是一个比较棘手的问题，因为DQN算法的核心思想是利用随机策略进行探索，对于高维度的来说，第一个问题是...
程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大经典原创系列集锦与总结 作者：July--结构之法算法之道blog之博主。 时间：2010年10月-2018年5月，一直在不断更新中.. 出处：...
最小二乘法的基本原理是：对于一组给定的数据点（通常表示为一系列的x和y值），我们希望找到一条曲线或直线（取决于模型的复杂性），使得这条曲线或直线与数据点的总体偏差最小。由上式可见，LS利用发送端的导频信息...
比如：理论推导过程中那么多概率公式，为什么计算出后验概率就能估计出系统状态呢，概率怎么和系统的状态变量对应上了？实际编程中，状态粒子是怎么一步步采样出来的，为什么程序里面都是直接用状态方程来计算，不是...
机器学习十大算法案例
标签： 机器学习
训练集（Training set）作用是用来拟合模型，通过设置分类器的参数，训练分类模型。后续结合验证集作用时，会选出同一参数的不同取值，拟合出多个分类器。验证集(Cross Validation set)作用是当通过训练集训练出多个...
贪心算法思想总结以及贪心算法相关OJ题：选择排序、平衡字符串、买卖股票的最佳时机 II、跳跃游戏、最多可以参加的会议数目
字符串匹配算法主要是两类，最基本的暴力解法，也叫做朴素算法，另一种是KMP算法。本篇给出两种算法的最简单化的写法，便于面试时记忆和书写，当然重点还是理解其算法思想。朴素匹配算法被搜索的字符串称为主串，待...
TEB算法总结 1. 简介 “TEB”全称Time Elastic Band（时间弹性带）Local Planner，该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)，从而优化机器人的运动轨迹，属于局部路径规划。在轨迹优化...
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