增广最小二乘法第77页

K9.13/15《如何阅读一本书》

不论是为了提升职业技能而阅读专业书籍，还是为了增广见闻而博览群书；不论是为了消磨时光而随手翻阅，还是为了学有所得而熟读精思；不论是为了升职加薪，还是为了准备谈资：阅读总有目的。

云夏KL·2020-08-19 18:19

费用流

边们增加了费用求费用最少的最大流在残余网络中，用spfa跑费用的最短路，然后沿着这条花费最少的增广路进行增广（表示怀疑这样做的时间复杂度会比较高因为他甚至都没有沿着分层图上最短路去增广...不过貌似没有别的办法

axiao0010·2020-08-19 17:33

梯度下降法（转）

在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。这里就对梯度下降法做一个完整的总结。

jiangjiashi·2020-08-19 10:19

网络流增广路入门很好的文章

转自点击打开链接网络流基础篇–Edmond-Karp算法BY纳米黑客这是我的一个初学者教程系列的一部分，也是这个系列的第一篇文章，这个系列计划中将包括网络流，线段树，树状数组等一些初学者比较难以入门的内容。因为是初学教程，所以我会尽量避免繁杂的数学公式和证明。也尽量给出了较为完整的代码。本文的目标群体是网络流的初学者，尤其是看了各种NB的教程也没看懂怎么求最大流的小盆友们。本文的目的是，解释基本的

hehe_54321·2020-08-19 09:07

网络流之最大流

一、残留网络及增广路残留网络、增广路及割是构成最大流最小割定理的三个基本概念，该定理巧妙地运用网络中的最小割来描述最大流的值。1.残留网络对于网络G=(V,E,C)，设流f是G中的流。

dingkuyi2059·2020-08-19 09:03

最小费用最大流 zkw算法

基本思想就是：采用距离标号法，若能增广则无限增广，反之更新距离标号，直到无法更新为止。本人的嘴比较笨，这里直接

Skyprophet·2020-08-19 08:13

也说穷人思维和富人思维

《增广贤文》中说：贫在闹市无人问，富在深山有远亲。那些成功的例子更多的就是给你打打鸡血，满足我们对富有生活的美好追求的心理。先富了再说，你所有的不靠谱的狗屁想法都可以叫富人思维。

一端绮·2020-08-19 08:23

学习~匈牙利算法

正文概述匈牙利算法用于二分图的最大匹配，为一种增广路算法。简言之，就是不断妥协。基本流程安利一篇极好的blog趣写算法系列之–匈牙利算法，网上的其他关于匈牙利算法的讲解，大都与这篇blog大同小异。

Loi_magic·2020-08-19 08:50

luogu3381【模板】最小费用最大流（zkw费用流板子）

比较直观的一个想法便是：把原来的bfs分层变成spfa等最短路算法，求出从s到t费用最小的一条路径来增广。然而这样我们就失去了Dinic的一个优势，即多路增广。

Icefox_zhx·2020-08-19 08:48

最大流Dinic算法的一些优化 [网络流][最大流]

(2)记录无法增广的点。(3)玄学优化？在Dinic的bfs过程

dirushi6322·2020-08-19 06:19

乐高见解4

就像当年中学我学数学时，老师总说最小二乘法一定要掌握，这个应用很广。当时我不知道它到底广在哪里，总觉得没什么用，直到后来我因为一些原因而转行工作，才发现它真的是很有用。

闯将1·2020-08-19 06:13

机器学习优化评估方法(随时更)

文章目录定义基本数学概念1.极大似然估计(MLE),最大后验概率(MAP),最小二乘法，EM2.优化方法汇总(GD家族,一阶导数)3.优化方法汇总(Newton家族，二阶导数)4.距离的度量特征工程1.

绿豆沙不吃绿豆·2020-08-19 05:50

Mathematica中的约束最优化问题/遗传算法/退火算法

引言约束非线性最优化的数值算法大致可以分为基于梯度的方法和直接搜索方法.基于梯度的方法使用一阶导数(梯度)或二阶导数（黑塞（Hessians）矩阵）.例如，序列二次规划方法(SQP)、增广拉格朗日方法和

算法小小猫·2020-08-19 05:40

RANSAC (Random Sample Consensus)

问题描述:已知一个点集S，包含N个点，目标是拟合出一个直线L，使最多的点在L上求解：最小二乘法应该是第一个候选方法，如果不考虑噪声，最小二乘法给出的就是在MSE误差下的最优解。

lcmssd·2020-08-19 04:05

《高效能人士的七个习惯》—（3）想成功，就必须主动出击

正值青春年华的我们，需要要坚持不懈地努力学习，持续输入更多的知识，增广眼界，拓展思维，提高竞争力。亲爱的小伙伴，昨天我给大家介绍了贯穿人类成长的“成熟模式”，也简单地解释了“效能”和七个习惯，

Lindsay語絮·2020-08-19 04:20

南郭子文·2020-08-19 03:16

逻辑斯特回归(logistic regression)学习笔记

线性回归线性回归可表示为：假设模型预测误差为,服从高斯分布；那么x与y的条件概率为：进行最大似然估计，求对数后可得最终的优化目标为最小化这就是为何选用平方和作为误差函数的原因，对上式求解一般采用梯度下降法和最小二乘法

举杯邀明月_·2020-08-19 01:54

统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

线性回归一般预测解决连续值预测的问题，对已有的数据进行线性拟合，运用最小二乘法等，找到最佳拟合曲线，然后得到线性模型，来进行预测，是一个线性模型。而逻辑回

凉风慕有信·2020-08-19 00:00

逻辑斯谛回归(Logistic Regression,LR)及python实现

线性回归使用最小二乘法进行参数估计，逻辑斯谛回归使用极大似然法，最大化预测属于实际的概率。2.LR模型定义LR

rosefunR·2020-08-19 00:54

《统计学习方法（李航）》逻辑斯蒂回归与最大熵模型学习总结

（2）模型：y=wx+b（3）误差函数：（4）常见求解方法最小二乘法梯度下降法其它算法：牛顿法或拟牛顿法（5）最小二乘与梯度下降法关系最小二乘法看作优化方法的话，那么梯度下降法是求解方法的一种。

J-JunLiang·2020-08-19 00:09

【Python-ML】SKlearn库线性回归器LinearRegression

#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2018年1月24日@author:Jason.F@summary:有监督回归学习-基于最小二乘法构建线性回归模型最小二乘法(OrdinaryLeastSquare

fjssharpsword·2020-08-19 00:26

但行好事，莫问前程-无问西东

------《增广贤文》实时，零下二度。走出电影院后，身旁的人们纷纷裹紧了大衣，但是我却一点没感觉到寒冷。“不是华北之大容不下一张书桌，而是天下兴亡，匹夫有责”。乱世之下，在光耀为了战友而牺牲之后。

jiang酱jiang·2020-08-19 00:23

那些永远记不住的单词｜Augmented 增广增强【176】

Augmented英[ɔːɡ'mentɪd]美[ɔg'mɛntɪd]adj.增广的；增音的；扩张的Augmented随着AR的流行，在科技文章中广泛出现。

philren·2020-08-18 23:14

无迹（损）卡尔曼滤波（UKF）理论讲解与实例

无迹（损）卡尔曼滤波（UKF）理论讲解与实例文章目录无迹（损）卡尔曼滤波（UKF）理论讲解与实例理论讲解模型对比UT变换UKF算法步骤预测部分更新部分应用实例CTRV模型预测处理产生点云生成增广矩阵生成预测点计算预测的均值和方差更新处理预测量测值计算预测量测值的均值和方差更新状态完整代码参考链接理论讲解前两篇博客的卡尔曼滤波

O_MMMM_O·2020-08-18 19:22

如何使用线性代数实现最小二乘法拟合曲线

也许在我们读高中的时候，就知道在数学的世界里，有一种直线拟合的方式：最小二乘法。它是一种数学优化技术，原理是通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

Cookie1997·2020-08-18 18:52

机器学习——线性回归到广义线性模型

文章目录1、线性回归（LinearRegression）1.1.1回归的概念1.1.2线性关系1.2线性回归模型1.3目标函数(损失函数)证明1.4最小二乘法1.4.1梯度下降1.4.2牛顿法1.4.3

没想好叫啥···2020-08-18 17:53

机器学习的概念和定义

现性回归：若存在两个数据集合，它们几乎存在线性关系，通过最小二乘法原理，将它们拟合成一个线性函数，这个过程叫线性回归。

weixin_30293135·2020-08-18 17:35

线性代数笔记9——消元矩阵与置换矩阵

用一个三元一次方程组举例：A经过一些列变换，最终得到了一个上三角矩阵U：回代到方程组后可以直接求解：如果上面的变换去掉增广矩阵，可以简写为：矩阵的初等变换可以用矩阵乘法实现，现在的问题是，我们能否得到一个可以表示整个消元过程的矩阵

我是8位的·2020-08-18 16:10

正规方程的推倒

对于多元线性回归：当样本由d个属性描述时，此时试图学得：f(xi)=wTxi+b使得f(xi)≃yi类似的也可以利用最小二乘法来对w和b进行估计，为了便于讨论，把w和b吸入向量形式a^=(w;b)，相应的

lilong117194·2020-08-18 15:08

最小二乘法

最小二乘法又称最小平方法，通过最小化平方和寻找数据的最佳函数匹配。对于最小二乘法的原理想必大家都知道，在这里简单的写一下推导过程。已知一堆离散的点：，x和y之间并没有明确的函数关系。

darkerJ·2020-08-18 15:32

第三神奇----harris角点之亚像素角点最小二乘法实现（感兴趣区域（roi）变化为角点）

两个向量点积为零是一个非常好听的名字，即让角点聚集区非负点积接近零的插值，不就是最小二乘法吗？这个想法实在是太伟

ganggangwawa·2020-08-18 14:10

最小二乘法曲线拟合

最小二乘法曲线拟合以及Matlab实现在实际工程中，我们常会遇到这种问题：已知一组点的横纵坐标，需要绘制出一条尽可能逼近这些点的曲线（或直线），以进行进一步进行加工或者分析两个变量之间的相互关系。

Alec-Wong·2020-08-18 14:21

基于飞桨PaddleClas实现轧钢带表面缺陷分类，top1准确率可达100%

2020年4月，飞桨正式开源PaddleClas，包含23个系列的分类网络以及117个预训练模型和性能评估，从数据增广、

百度大脑·2020-08-18 13:49

语法分析之自底向上分析

3：利用增广文法，构造分析表。4：按照分析表，利用栈来进行语法分析。一，构造分析表的方法详解。概念：归约项，如S->a·即点在终结符的后面的产生式。移近项，如S-

酒徒词客·2020-08-18 12:45

Python机器学习线性回归（拟合）数学原理与最小二乘法

首先说明一下什么是线性规划线性规划（Linearprogramming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法举个例子有这么一些数据：其目标：预测银行会贷款给用户多少钱？考虑:工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？我们可以画个图X1,X2就是我们的两个特征(年龄,工资)，Y是银行最终会借给我们多少

Halosec_Wei·2020-08-18 11:33

数据挖掘里面机器学习算法的讲解1

用最小二乘法，来评估参数。也有很多非线性模型。贝叶斯算法：贝叶斯数据需要离散，不完整数据，没有输入和输出的概念，节点运算独立。

my_share·2020-08-18 11:41

SparkML之推荐算法（一）ALS

ALS(alternatingleastsquares):交替最小二乘法-----------------------------------------------------------------

legotime·2020-08-18 11:00

图像数集据增广的15+种功能总结和Python代码实现

机器学习AI算法工程公众号：datayx无论我们喜欢Keras还是Pytorch，我们都可以使用丰富的资料库来有效地增广我们的图像。

demm868·2020-08-18 11:12

“数据融合”总结

所提方法：加权最小二乘法在数据融合常用的融合方法有：矩估计融合：根据大数定律可知有限窗样本矩收敛于母体矩，因此矩估计融合采用样本经验分布和样本矩去替换母体矩。

Manfestain·2020-08-18 10:21

HDU 4185 Oil Skimming（匈牙利）

二分图最大匹配问题之匈牙利算法一：匈牙利算法的原理：从当前的匹配M(如果木有匹配，则取初始化匹配M为空集)出发，检查每一个未盖点，然后从它出发寻找可增广路，找到可增广路，则沿着这条可增广路进行扩充，直到不存在可增广路为止

weixin_30294021·2020-08-18 09:40

spark mlib中的随机梯度下降算法

线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析关于线性回归，逻辑回归的一些讲解http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8794401一般来说有最小二乘法与梯度下降算法可以把最小二乘法看作是数学家的算法

爱生活的程序猿·2020-08-18 09:13

带花树算法小结

(转自rqyrqyrqy)原因是：我们在二分图中，如果dfsdfsdfs找增广路时经过某个点找不到，那么我们可以证明这一轮中这个点的确是无用的（也即，这一轮里所

zsyzlzy·2020-08-18 09:23

HDU4280 Island Transport (无向图Dinic算法+当前弧优化）

即在每一次找增广路前进行：while(bfs()){for(inti=1;i#in

EnjoyingAC·2020-08-18 09:57

Edmonds_Karp 算法 (转)

本文的目的是，解释基本的网络流模型，最基础的最大流求法，即bfs找增广路法，也就是EK法，全名是Edmond-Karp，其实我倒是觉得记一下算法的全名和来历可以不时的拿出

kdqzzxxcc·2020-08-18 08:24

图论 —— 网络流 —— 费用流 —— MCMF 算法

【概述】EK算法是每次用广搜寻找一条最短的增广路，然后沿其增广，而MCMF算法是在EK算法的基础上，每次用SPFA计算图的距离标号，然后沿着可行边进行增广，即将EK算法中的bfs替换为SPFA求最短路，

Alex_McAvoy·2020-08-18 03:50

MatLab建模学习笔记6——数据拟合方法

曲线拟合有不同的判别准则，包括偏差的绝对值之和最小、偏差的最大绝对值最小和使偏差的平方和最小（即最小二乘法）。一、多项式的数据拟合：polyfit(X,Y,N)：多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。

Deng笨蛋·2020-08-18 03:31

[pytorch、学习] - 9.1 图像增广

参考9.1图像增广在5.6节(深度卷积神经网络)里我们提过,大规模数据集是成功应用神经网络的前提。

栗子好好吃·2020-08-18 00:50

【温故而知新】线性回归(Linear Regression)

本文主要以下几个角度来讲解线性回归：最小二乘法LSE（矩阵表达，几何意义）概率角度：最小二乘法LSE——noise为GaussianMLE正则化：L1——LassoL2——Ridge正则化的几何解释最小二乘法定义为

caicaiatnbu·2020-08-17 21:26

SuperBvs·2020-08-17 20:18

高斯列主元消元法求解线性方程组

一、高斯消去法的基本思想例1.解方程组：解方程组矩阵形式为:AX=b,其中:第一步，消元过程：对增广矩阵进行消元即得方程组第二步,回代过程:此方法就是高斯消去法。

zhi_jian·2020-08-17 17:05

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