增广最小二乘法

匈牙利算法求二分图的最大匹配寻找增广路的几种思路（转）

先定义一些框架：intnx,ny,g[maxn][maxn],cx[maxn],cy[maxn];//cx[i]表示与Xi匹配的Y顶点//cy[i]同理这三种方法不同的地方就在于不同的寻找增广路径的方法
macfan·2020-09-12 06:27

【dicnic算法求最大流—匹配问题】座谈会的分配

因为你看看这个图嘛，其实是想把外人都“抱到”员工的座位上来，那么这样走过一条增广路就能解决一个外人的座位问
Joseph_L_·2020-09-12 06:54

求二分图最大权匹配的km算法

这个算法的本质还是不断的找增广路；KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问的。
liguanxing·2020-09-12 06:05

最小割集Stoer-Wagner算法，网络最大流问题

min=MAXINT,确定一个源点2.枚举汇点3.计算最大流，并确定当前源汇的最小割集，若比min小更新min4.转到2直到枚举完毕5.min即为所求输出min不难看出复杂度很高：枚举汇点要O(n)，最短增广路最大流算法求最大流是
lengwuqin·2020-09-12 06:28

二分图最大匹配-增广路-hdu2063-过山车

过山车DescriptionRPGgirls今天和大家一起去游乐场玩，终于可以坐上梦寐以求的过山车了。可是，过山车的每一排只有两个座位，而且还有条不成文的规矩，就是每个女生必须找个个男生做partner和她同坐。但是，每个女孩都有各自的想法，举个例子把，Rabbit只愿意和XHD或PQK做partner，Grass只愿意和linle或LL做partner，PrincessSnow愿意和水域浪子或伪
lele_pipi·2020-09-12 06:27

POJ 1486 二分图最大匹配 必要匹配

那么这个数字和字母的匹配就是必要匹配了使用的方法就是进行删边，先做一次最大匹配，然后对每个数字，将其匹配的边删掉后的图中进行寻找增广路的操作，如果能找到增广。说明该数字的匹配不唯一。否则就输出。
iteye_6233·2020-09-12 06:50

hdu 1281(二分图匹配+增广路)

题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1281解题思路：把棋盘的行x看成二分图左边的点，列y看成二分图右边的点，那么就把可以放车的位置看成是一条边，而二分图的最大匹配中x互不相同，y互不相同，所以每个匹配都是不同行不同列，所以最大匹配就是最多可以放的车的数量。接下来就是关键边的查找了，这里实际可以每次删一条边，然后做二分匹配，看是否等于删边之
hexianhao·2020-09-12 06:22

网络流算法整理

wangjian8006/article/details/7939599)EK(EdmondsKarp)算法：这个算法改进于Ford-Fulkerson算法，Ford-Fulkerson算法是不断用广搜找一条增广路
tragedies·2020-09-12 06:32

匈牙利算法（二分图最大匹配）

对每个点都找以它为起点的增广路，当找到增广路后，匹配数必定加1。
nyist_xiaod·2020-09-12 05:28

最大二分匹配中 增广路定义

增广路的定义（也称增广轨或交错轨）：若P是图G中一条连通两个未匹配顶点的路径，并且属于M的边和不属于M的边（即已匹配和待匹配的边)在P上交替出现，则称P为相对于M的一条增广路径。
相门码农·2020-09-12 05:30

二分图匹配入门例题

二分图的一组匹配S是最大匹配，当且仅当图中不存在S的增广路。二分图匹配的要素有2,一是0要素，节点可以分成独立的两个集合，每个集合内部有0条边；1要素，每个节点只能与1条边匹配。
cy41·2020-09-12 05:58

最大流与最小割问题

增广路定理：当且仅当由当前的流f压得的残留网络fG中不存在增广路径时，流f的流量f达到最大。
Clearle·2020-09-12 05:41

比匈牙利算法更好的算法——Hopcroft-Carp算法

是利用BFS形成多条增广路的算法。下面介绍一下Hopcroft-Karp算法，这个算法的时间复杂度为O(n^(1/2)*m)。
棋煜·2020-09-12 05:21

二分图匹配——匈牙利算法模板

boolg[maxn][maxn];boolvis[maxn];intline[maxn];//寻找增广路O(VE)booldfs(intu,intn){for(intv=0;v
Tawn0000·2020-09-12 05:22

hdu3549(网络流入门题-最大流的Ford-Fulkerson算法)

Ford-Fulkerson方法依赖于三种重要思想，这三个思想就是：残留网络，增广路径和割。Ford-Fulkerson方法是一种迭代的方法。
ACdreamers·2020-09-12 05:43

常用损失函数详解

1、平方损失：平方损失也可以理解为是最小二乘法，一般在回归问题中比较常见，最小二乘法的基本原理是：最优拟合直线是使各点到回归直线的距离和最小的直线，即平方和最。
zynash2·2020-09-12 05:11

网络(最大)流初步+二分图初步 (浅谈EK，Dinic, Hungarian method:]

本文中N为点数，M为边数；EK:(brute_force)；每次bfs暴力找到一条增广路，更新流量，代码如下：时间复杂度：O(NM²)；1#include2usingnamespacestd;34structnode
weixin_30920513·2020-09-12 05:53

二分图匹配入门

一定先理解这个概念，才能理解增广路的概念。（2）增广路：从一个未匹配的顶点出发，沿交替路走，到达第一个未匹配
Pekary·2020-09-12 05:10

二分图的最大匹配问题

二分图的题有很多不同种的问法，这里先总结一下二分图的最大匹配问题；求二分图的最大匹配问题我们通常使用的是匈牙利算法；要理解匈牙利算法的核心思想，就要先弄懂一个概念——增广路增广路的几个要求：1有奇数条边
他们都叫我神奇·2020-09-12 04:30

浅显易懂二分图-最大匹配，最小路径覆盖，最小点覆盖

中的点连向X中的点，不会有Y中的点连向Y中的点匹配：实质上是二分图中的一个边集，边集中出现的点不会重合，比如有a-b了，就不会有a-c了，要是有了a就重合了最大匹配：这个边集的数目最大的那个匹配匈牙利算法——增广路
未水·2020-09-12 04:52

【网络流】最大流：算法模板，二分图匹配

while(){①在当前的残留网络里找增广路(bfs):f'②更新残留网络:把当前的残留网络Gf更新为新流的残留网络G(f+f')}①简单的遍历，用bfsbfsbfs即可。
ZYzyZzzz·2020-09-12 04:09

曲线回归------（一）曲线的类型与特点及方程的配置

以最小二乘法分析曲线关系资料在数量变化上的特征和规律，称为曲线回归分析或非线性回归分析。曲线角度看，线性回归
mengjizhiyou·2020-09-12 01:20

数据预处理--数据扩增

可以大量使用数据增广。1）几何变换  包括：弹性变换（ElasticTransform）、透视变换（PerspectiveTran
世界看着看着就变了·2020-09-11 23:59

深入浅出最优化(8) 拉格朗日乘子法

1拉格朗日乘子法的数学背景当使用前面介绍的罚函数法求解约束问题时，为获得足够好的近似解，罚参数需取足够大的值，这将导致增广目标函数的黑森矩阵出现病态，从而导致数值计算上的困难。因此提出拉格朗日乘子法。
HarmoniaLeo·2020-09-11 23:15

最小二乘法详细推导过程

转载自：http://blog.csdn.net/marsjohn/article/details/54911788在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要，通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近似一条直线，它们之间或者正相关或者负相关。虽然这些数据是离散的，不是连续的，我们无法得到一个确定的描述这种相关性的函数方程，但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直
lucky0han·2020-09-11 23:38

乘子法

等式约束等式约束的H乘子法等式约束的P乘子法不等式约束一般约束乘子法时针对外部罚函数法的改进方法，由于外部罚函数法随着罚因子的增大，增广目标函数的Hesse矩阵条件数会逐渐增大，从而导致在实际计算中，数值计算的稳定性也会变得越来越差
JasonQ_NEU·2020-09-11 22:57

最小二乘法的曲线拟合

最小二乘法解决的问题：Ax=C无解下的最优解例子1：一条过原点的直线OA，C是直线外一点，求C在OA上的投影点P例子1例子2：已知三个不在一条直线上的点A,B,C，求一条直线，使A,B,C到直线的距离和最小例子
Nine-days·2020-09-11 22:21

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression）笔记

看一篇文章，其中提到了偏最小二乘回归PLS，PLS方法在普通多元回归的基础（最小二乘法），结合了主成分分析PCA和典型相关分析CCA的思想，解决回归分析中自变量多重共线性的问题。
闲渔Love吉他·2020-09-11 21:36

曲线拟合——最小二乘法

曲线拟合方法有很多，从鲁棒性角度来看分为recursive,non-recursive，高斯噪声模型和其他噪声模型等，其中从最基本的是最小二乘法（也称最小平方法,leastsquarefitting）。
Rachel-Zhang·2020-09-11 21:31

最小二乘法与极大似然估计

最小二乘法：最小二乘的思想就是要使得观测点和估计点的距离的平方和达到最小。比如下图，我们有三个样本点，如何划出他的线性回归直线呢？那我们就可以找到一条直线，这条直线到三个样本点的距离的平方和是最小的。
zwwhsxq·2020-09-11 20:29

最大似然估计 和 最小二乘法

本文内容主要参考知乎问题下的回答：https://www.zhihu.com/question/20447622最大似然估计与最小二乘法的解释：最大似然估计：现在已经拿到了很多个样本（你的数据集中所有因变量
HW_WY·2020-09-11 20:12

最小二乘法的极大似然解释

最开始学习机器学习的时候，首先遇到的就是回归算法，回归算法里最最重要的就是最小二乘法，为什么损失函数要用平方和，而且还得是最小？仔细想想最小二乘法视乎很合理，但是合理在哪，怎么用数学方法来证明它合理。
xindoo·2020-09-11 20:11

最小二乘、最大似然和最大后验的简单总结

在真正了解一个机器学习算法的时候，发现有许多概念还是很模糊这里整理了最小二乘法（LeastSquare）、最大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation）和最大后验估计的关系。
我愛大泡泡·2020-09-11 20:28

广义线性模型中的普通最小二乘法（MSE转换成最大似然估计)

1、广义线性模型的介绍当一个y可能由多个x决定时，且y与x中有多重线性关系时，我们定义线性回归公式为：在拟合这样的一个拟合一个带有系数w=(w_1,…,w_M)的线性模型时，根据MSE,我们使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。其数学表达式为:要求出最适合的模型，只需求出MSE（该表达式）的最小值即可在此，我们引入最大似然估计和中心极限定理的的概念：最大似然估计是一种统计
朱心洲23333333·2020-09-11 20:27

最大似然函数和最小二乘法的区别和理解

对于最小二乘法，当从模型中选择n个样本观察值时，参数的合理性要求就是让模型更好地拟合这个样本数据，就是让观察值和估计值之间的误差更小。
weekroc7·2020-09-11 20:17

最小二乘法和极大似然估计

对于最小二乘法，当从模型总体随机抽取n组样本观测值后，最合理的参数估计量应该使得模型能最好地拟合样本数据，也就是估计值和观测值之差的平方和最小。
duo'la'mi'ya·2020-09-11 20:04

深度学习—— 最小二乘法 & 极大似然估计 & 梯度下降法

一、最小二乘法狭义的最小二乘，指的是在线性回归下采用最小二乘准则（或者说叫做最小平方），进行线性拟合参数求解的、矩阵形式的公式方法。
qq_34872215·2020-09-11 19:15

关于最大似然估计和最小二乘法的理解和公式推导

http://www.zhihu.com/question/20447622亲爱的龙哥，QuantatBluewoodCapitalAttufliX、胖松鼠卷啊卷、poTAN等人赞同最小二乘法可以从Cost
不良CV研究生·2020-09-11 19:38

ECCV 2020 谷歌论文盘点—Poster 篇

点云与3D方向工作居多ECCV2020Spotlight谷歌论文大盘点今天盘点Poster中的谷歌论文，总计27篇，从这些论文中可看出，谷歌很重视自动驾驶，多篇论文为自动驾驶领域，目标检测、NAS、数据增广方法等也是研究的重点
我爱计算机视觉·2020-09-11 19:58

多点定位法之最小二乘法快速求解——蓝牙定位

多点定位法之最小二乘法快速求解——蓝牙定位前言思路实现前言三点定位法是蓝牙定位中非常实用的算法，但是实际使用的时候，我们可能会遇到超过三点的情况，那么此时一种可取的方式就是只取最强的三个信号，也可以通过最小二乘法来对多点进行快速求解
jjwwwww·2020-09-11 19:40

机器学习算法篇：最大似然估计证明最小二乘法合理性

最小二乘法的核心思想是保证所有数据误差的平方和最小，但我们是否认真思考过为什么数据误差平方和最小便会最优，本文便从最大似然估计算法的角度来推导最小二乘法的思想合理性，下面我们先了解一下最大似然估计和最小二乘法
feilong_csdn·2020-09-11 19:21

最小二乘法和最大似然估计

而最小二乘法和最大似然估计就是根据一些给定样本(包括标签值)去对参数进行估计。一般用于线性回归中进行参数估计通过求导求极值得到参数进行拟合，当然也可以用牛顿法或者梯度上升。而逻
小村长·2020-09-11 19:12

最小费用流

*f)/**最小费用流O(V*E*f)*INIT:networkg;g.build(v,e);*CALL:g.mincost(s,t);flow=g.flow;cost=g.cost;*注意:SPFA增广
f_zyj·2020-09-11 08:07

logistic回归和logic回归

适合因变量是0/1的二值分布，推导是以误差的极大似然法来推导的，不是最小二乘法。logic回归，正确的译法应该是逻辑回归，对于大多数变量是二项分布的情况。
wa2003·2020-09-11 07:28

当我说我想了解一下线性回归。。。

线性回归算法最小二乘法最大似然估计法正态估计正则化我们学习一门新的知识，或者涉足一个新的领域，往往会发现异常的困难。
三景页三景页·2020-09-11 00:13

最小二乘法学习

按照百度百科上介绍最小二乘法的来源时间，应该是法国科学家勒让德最先提出的。这个问题没必要深究，我们了解最小二乘的原理才是王道。最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。
点滴成海~·2020-09-10 22:21

利用最小二乘法拟合任意次函数曲线（C#）

//////用最小二乘法拟合二元多次曲线//////已知点的x坐标集合///已知点的y坐标集合///已知点的个数///方程的最高次数publicstaticdouble[]MultiLine(double
zhengknight·2020-09-10 22:32

最小二乘法-线性拟合

文章目录1、概述2、理论3、高斯消元法求解线性方程3.1、原则3.2、一阶线性函数1、概述最小二乘法是曲线拟合的常用方法，使用该方法对匹配函数的选取非常重要。
特立独行的小z·2020-09-10 22:34

C#最小二乘法直线拟合算法

測試數據：x23456y0.220.380.550.650.70Terminal(粗體為輸出，其它為輸入):請輸入樣本點的數目:5請輸入樣本點的坐標。x,y=2,0.22x,y=3,0.38x,y=4,0.55x,y=5,0.65x,y=6,0.70x_bar=4y_bar=0.5sigma(xi*yi)=11.23n*x_bar*y_bar=10sigma(xi*xi)=90n*x_bar*x_
zfx277266940·2020-09-10 22:34

多点最小二乘法平面方程拟合计算与代码实现

平面方程拟合计算平面方程的一般表达式为：,()记：则：平面方程拟合:对于一系列的n个点：要用点拟合计算上述平面方程，则使：最小。要使得S最小，应满足：即：有，或，解上述线形方程组，得：即：其程序代码如下：#include“stdafx.h”#include#include#include#defineMAX10voidInverse(doublematrix1[],doublematrix2[],
YuanYWRS·2020-09-10 21:46
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